当記事は「基礎統計学Ⅱ 人文・社会科学の統計学(東京大学出版会)」の読解サポートにあたってChapter.9の「社会移動データの分析手法」の章末問題の解説について行います。
基本的には書籍の購入者向けの解説なので、まだ入手されていない方は下記より入手をご検討ください。また、解説はあくまでサイト運営者が独自に作成したものであり、書籍の公式ページではないことにご注意ください。（そのため著者の意図とは異なる解説となる可能性はあります）
・解答まとめ
https://www.hello-statisticians.com/answer_textbook_stat_basic_1-3#green
章末の演習問題について
問題9.1の解答例
下記を実行することで、それぞれの値を計算できる。
import numpy as np
t = np.array([[104., 86., 36., 13.], [76., 175., 94., 11.], [64., 95., 227., 21.], [97., 175., 351., 268.]])
y_coef = np.zeros(t.shape[0])
for i in range(t.shape[0]):
min_sum = np.minimum(np.sum(t[i,:]), np.sum(t[:,i]))
y_coef[i] = (min_sum-t[i,i])/(min_sum-np.sum(t[i,:])*np.sum(t[:,i])/np.sum(t))
print("・Yasuda coef:")
print(y_coef)・実行結果
・Yasuda coef:
[ 0.6889612 0.70664629 0.70649706 0.27161332]