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はてなキーワード:西東京とは
東京23区と周辺のいくつかの市で、東京選挙区での参政党の得票率がどんな要因と関係しているのか、軽い気持ちで回帰分析してみた。
変数の多重共線性とか処理はガバガバなので軽い気持ちで見てほしいんだが、ざっくりまとめると、「大学院卒業者の割合」が高い地域では得票率が低く、「役員の割合」が高い地域では逆に得票率が高い、という傾向がありそう。
使ったデータはNHKが出している投票所別の得票率。手入力なので誤りがあるかもしれない。
それに、東京都の人口統計と国勢調査（令和2年の）などから市区町村ごとの属性データをくっつけて、変数を一律で標準化したうえで回帰分析を行った。
都内の市区町村のうち、データが揃ってる27地域を対象にした（23区＋町田・八王子・調布・西東京）。
20万人以上の市しか一部のデータが見つけられなくて、そこはごめんって感じ。
まず、説明変数を11個使って線形回帰分析をしたところ、決定係数は0.83（調整済み決定係数は0.71）だった。何を使ったかは後で。
そこから影響が特に大きそうな4変数（平均年齢、大学院卒業者割合、役員の割合、情報通信業の割合）に絞って分析し直すと、決定係数は0.73（調整済み決定係数は0.68）になった。
詳しくはこれ
国勢調査は5年に1回しかなくて、最新の結果が令和2年のだった。
4つの変数の関係を見てみると、平均年齢は他の3つの変数（大学院卒、役員、情報通信業）と負の相関を持っていた（相関係数 < -0.69）。一方、大学院卒業者の割合・役員の割合・情報通信業の割合は互いに中程度以上の正の相関（相関係数> 0.5）を持っており、特に大学院卒と役員の間の相関係数は0.75と大きかった（いずれもピアソン相関）。
ただし、回帰係数を見ると、興味深い違いがある。大学院卒業者の割合、平均年齢、情報通信業の割合はいずれも負の係数を持っていて、これらが高いと参政党の得票率は下がる傾向がある。一方で、役員の割合は正の係数を持っていた。
| 市区町村 | 参政党得票率（NHK） | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢（令和7年1月） | 大学院卒業者割合（令和2年国勢調査） | 役員の割合（令和2年国勢調査） | 情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.6 | 42.69 | 0.088 | 0.162 | 0.115 |
| 中央区 | 9.8 | 9.3 | 42.17 | 0.075 | 0.126 | 0.135 |
| 港区 | 10.1 | 10.4 | 43.48 | 0.065 | 0.171 | 0.131 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.5 | 44.08 | 0.052 | 0.097 | 0.129 |
| 文京区 | 7.4 | 7.6 | 43.35 | 0.097 | 0.098 | 0.118 |
| 台東区 | 10 | 10.1 | 45.59 | 0.041 | 0.109 | 0.112 |
| 墨田区 | 10.1 | 9.8 | 44.88 | 0.035 | 0.073 | 0.115 |
| 江東区 | 9 | 9.4 | 44.82 | 0.041 | 0.069 | 0.12 |
| 品川区 | 9 | 8.6 | 44.34 | 0.056 | 0.077 | 0.143 |
| 目黒区 | 9 | 9.4 | 44.88 | 0.05 | 0.109 | 0.137 |
| 大田区 | 9.9 | 9.5 | 45.67 | 0.039 | 0.069 | 0.105 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.4 | 45.19 | 0.047 | 0.097 | 0.128 |
| 渋谷区 | 10 | 9.7 | 44.8 | 0.054 | 0.142 | 0.152 |
| 中野区 | 9.5 | 9.3 | 44.57 | 0.038 | 0.072 | 0.141 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 0.047 | 0.076 | 0.136 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 0.044 | 0.081 | 0.132 |
| 北区 | 9.2 | 9.4 | 45.74 | 0.036 | 0.058 | 0.107 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.9 | 46.23 | 0.032 | 0.071 | 0.096 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 0.027 | 0.059 | 0.099 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.5 | 0.034 | 0.068 | 0.113 |
| 足立区 | 10.5 | 10.7 | 46.74 | 0.017 | 0.063 | 0.073 |
| 葛飾区 | 10 | 10.4 | 46.52 | 0.02 | 0.061 | 0.083 |
| 江戸川区 | 11 | 10.7 | 45.09 | 0.021 | 0.062 | 0.085 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 0.029 | 0.054 | 0.054 |
| 町田市 | 10 | 9.5 | 48.16 | 0.031 | 0.058 | 0.068 |
| 調布市 | 8.6 | 9.4 | 45.66 | 0.035 | 0.06 | 0.113 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.5 | 46.9 | 0.028 | 0.055 | 0.102 |
雑なモデルなので話半分でね。
OLS Regression Results ==============================================================================Dep. Variable: y R-squared: 0.730Model:OLS Adj. R-squared: 0.680Method: Least Squares F-statistic: 14.84Date: Mon, 21 Jul2025 Prob (F-statistic): 5.09e-06Time: 07:21:02Log-Likelihood: -20.653No. Observations: 27AIC: 51.31Df Residuals: 22BIC: 57.78DfModel: 4 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coefstd err tP>|t| [0.025 0.975]------------------------------------------------------------------------------const 1.277e-15 0.111 1.15e-14 1.000 -0.230 0.230x1 -0.5743 0.230 -2.493 0.021 -1.052 -0.096x2 -1.3278 0.204 -6.512 0.000 -1.751 -0.905x3 0.8670 0.174 4.973 0.000 0.505 1.229x4 -0.5382 0.169 -3.184 0.004 -0.889 -0.188==============================================================================Omnibus: 2.233 Durbin-Watson: 2.170Prob(Omnibus): 0.327 Jarque-Bera (JB): 1.169Skew: -0.035 Prob(JB): 0.557Kurtosis: 1.983 Cond. No. 4.48==============================================================================
| 変数 | 回帰係数 |
| 平均年齢（令和7年1月） | -0.78 |
| 1世帯あたり人口 | -0.31 |
| 男性率（令和7年1月） | 0.07 |
| 外国人比率（令和7年1月） | -0.07 |
| 5年間外国人割合変化 | 0.27 |
| 犯罪認知割合 | -0.05 |
| 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査） | -1.77 |
| 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査） | -0.51 |
| 従業上の地位：役員の割合 | 1.39 |
| 従業上の地位：自営業主の割合 | 0.09 |
| 産業区分：情報通信業の割合 | -0.53 |
| 地域 | 参政党得票率（NHK） | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢（令和7年1月） | 1世帯あたり人口 | 男性率（令和7年1月） | 外国人比率（令和7年1月） | 5年間外国人割合変化（令和2年から7年） | 犯罪認知割合（令和6年件数/令和7年人口） | 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査） | 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：役員の割合（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：自営業主の割合（令和2年国勢調査） | 産業区分：情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.5 | 42.69 | 1.75 | 0.50 | 0.06 | 1.22 | 0.04 | 0.09 | 0.36 | 0.16 | 0.09 | 0.12 |
| 中央区 | 9.8 | 9.8 | 42.17 | 1.76 | 0.48 | 0.07 | 1.33 | 0.01 | 0.08 | 0.28 | 0.13 | 0.08 | 0.14 |
| 港区 | 10.1 | 10.0 | 43.48 | 1.74 | 0.47 | 0.08 | 1.08 | 0.01 | 0.07 | 0.42 | 0.17 | 0.10 | 0.13 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.0 | 44.08 | 1.52 | 0.50 | 0.14 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.39 | 0.10 | 0.09 | 0.13 |
| 文京区 | 7.4 | 7.5 | 43.35 | 1.80 | 0.48 | 0.07 | 1.32 | 0.01 | 0.10 | 0.25 | 0.10 | 0.08 | 0.12 |
| 台東区 | 10.0 | 10.3 | 45.59 | 1.58 | 0.51 | 0.09 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.36 | 0.11 | 0.09 | 0.11 |
| 墨田区 | 10.1 | 10.1 | 44.88 | 1.69 | 0.49 | 0.06 | 1.25 | 0.01 | 0.04 | 0.28 | 0.07 | 0.07 | 0.12 |
| 江東区 | 9.0 | 9.2 | 44.82 | 1.84 | 0.49 | 0.07 | 1.23 | 0.01 | 0.04 | 0.27 | 0.07 | 0.06 | 0.12 |
| 品川区 | 9.0 | 8.6 | 44.34 | 1.73 | 0.49 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.06 | 0.24 | 0.08 | 0.07 | 0.14 |
| 目黒区 | 9.0 | 9.3 | 44.88 | 1.74 | 0.47 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.05 | 0.35 | 0.11 | 0.10 | 0.14 |
| 大田区 | 9.9 | 9.7 | 45.67 | 1.77 | 0.50 | 0.04 | 1.26 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.07 | 0.07 | 0.11 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.3 | 45.19 | 1.84 | 0.47 | 0.03 | 1.22 | 0.01 | 0.05 | 0.30 | 0.10 | 0.10 | 0.13 |
| 渋谷区 | 10.0 | 9.9 | 44.80 | 1.61 | 0.48 | 0.06 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.34 | 0.14 | 0.12 | 0.15 |
| 中野区 | 9.5 | 9.5 | 44.57 | 1.57 | 0.51 | 0.07 | 1.20 | 0.01 | 0.04 | 0.33 | 0.07 | 0.09 | 0.14 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 1.73 | 0.48 | 0.04 | 1.19 | 0.00 | 0.05 | 0.26 | 0.08 | 0.09 | 0.14 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 1.57 | 0.50 | 0.12 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.34 | 0.08 | 0.09 | 0.13 |
| 北区 | 9.2 | 9.2 | 45.74 | 1.71 | 0.50 | 0.09 | 1.31 | 0.01 | 0.04 | 0.31 | 0.06 | 0.07 | 0.11 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.6 | 46.23 | 1.77 | 0.50 | 0.11 | 1.19 | 0.01 | 0.03 | 0.29 | 0.07 | 0.08 | 0.10 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 1.73 | 0.49 | 0.07 | 1.29 | 0.01 | 0.03 | 0.30 | 0.06 | 0.07 | 0.10 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.50 | 1.89 | 0.48 | 0.04 | 1.22 | 0.01 | 0.03 | 0.25 | 0.07 | 0.08 | 0.11 |
| 足立区 | 10.5 | 10.6 | 46.74 | 1.84 | 0.50 | 0.06 | 1.28 | 0.01 | 0.02 | 0.31 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 葛飾区 | 10.0 | 10.5 | 46.52 | 1.86 | 0.50 | 0.06 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.27 | 0.06 | 0.08 | 0.08 |
| 江戸川区 | 11.0 | 10.8 | 45.09 | 1.93 | 0.50 | 0.07 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.26 | 0.06 | 0.07 | 0.09 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 1.96 | 0.50 | 0.03 | 1.28 | 0.01 | 0.03 | 0.21 | 0.05 | 0.07 | 0.05 |
| 町田市 | 10.0 | 10.0 | 48.16 | 2.06 | 0.49 | 0.02 | 1.44 | 0.01 | 0.03 | 0.17 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 調布市 | 8.6 | 9.1 | 45.66 | 1.92 | 0.49 | 0.02 | 1.14 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.06 | 0.08 | 0.11 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.2 | 46.90 | 2.00 | 0.49 | 0.03 | 1.15 | 0.01 | 0.03 | 0.20 | 0.06 | 0.08 | 0.10 |
OLS Regression Results ==============================================================================Dep. Variable: y R-squared: 0.833Model:OLS Adj. R-squared: 0.711Method: Least Squares F-statistic: 6.803Date: Mon, 21 Jul2025 Prob (F-statistic): 0.000472Time: 06:53:14Log-Likelihood: -14.148No. Observations: 27AIC: 52.30Df Residuals: 15BIC: 67.85DfModel:11 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coefstd err tP>|t| [0.025 0.975]------------------------------------------------------------------------------const -5.405e-15 0.106 -5.12e-14 1.000 -0.225 0.225x1 -0.7820 0.361 -2.165 0.047 -1.552 -0.012x2 -0.3056 0.355 -0.860 0.403 -1.063 0.452x3 0.0671 0.270 0.248 0.807 -0.509 0.643x4 -0.0737 0.213 -0.346 0.734 -0.527 0.379x5 0.2652 0.168 1.579 0.135 -0.093 0.623x6 -0.0534 0.246 -0.217 0.831 -0.578 0.472x7 -1.7650 0.293 -6.018 0.000 -2.390 -1.140x8 -0.5147 0.379 -1.358 0.195 -1.322 0.293x9 1.3916 0.348 3.994 0.001 0.649
この50代のトランス女性は未手術で男性器を維持し、戸籍上も男性のままだが女性として生活している
職場近くの女子トイレの使用を認めず、多目的トイレ・男子トイレ・使用者のいない離れた場所の女子トイレだけ使用させる運用になっていたが、
それを不服として訴えて最高裁で勝訴
経済産業省がトランスジェンダー女性の５０代職員に対し、勤務階から２階以上離れた女性トイレを使わせたのは「違法」と判断した昨年夏の最高裁判決をめぐり、同省が判決から１年以上経っても、トイレ制限を続けていることが分かった。
わきまえないトランスジェンダー・霞が関にゃんにゃんOL🙀@METI_GID_MtF
普通に膣使ってせくすしていそう。
良い悪いじゃなくて。
わきまえないトランスジェンダー🇺🇦霞が関にゃんにゃんOL🙀@METI_GID_MtF
わきまえないトランスジェンダー🇺🇦霞が関にゃんにゃんOL🙀@METI_GID_MtF
そんなにチンチンが気になって気になって仕方ないのですね。
わきまえないトランスジェンダー・霞が関にゃんにゃんOL🙀@METI_GID_MtF
おちんちんがいつも気になって仕方ないのですね。
世の中の普通の人は、女性に見えて女性として生活しているMTFに対して、「この人にはちんちんがついているのか、ついていないのか」みたいなことは気にしません。
日夜、そんなに人の性器を気にされているのですね。大変ですね………。
@METI_GID_MtF
わきまえないトランスジェンダー・霞が関にゃんにゃんOL 🙀 @METI_GID_MtF
わきまえないトランスジェンダー🇺🇦霞が関にゃんにゃんOL🙀@METI_GID_MtF
😙✨😜✨😅✨🤤✨🥰✨🙄
✨🏋️♂️✨🤸✨🚴♂️✨🏋️♀️✨🤸♂️✨
✨🧘♀️✨⛹️♂️✨🤾✨🏆✨🐎✨
😲✨😙✨😚✨😝✨😜✨🤩
∧＿∧
O､( ・∀・）O
ﾉ, ） ノ ヽ
ん､/ 👺 ヽ_､_,ゝ
（＿ノ ヽ＿）
㊗️夏棒🍆
わきまえないトランスジェンダー🇺🇦霞が関にゃんにゃんOL🙀@METI_GID_MtF
あんたから戦争ふっかけてきたのなら、受けて立つし、どちらかが殲滅するまで続ける。
わきまえないトランスジェンダー🇺🇦霞が関にゃんにゃんOL🙀@METI_GID_MtF
TERFさんたち、カジュアルに喧嘩をふっかけるし、自分には被害が及ばないと考えている。
大間違いなのにね。
わきまえないトランスジェンダー🇺🇦霞が関にゃんにゃんOL🙀@METI_GID_MtF
私が下ネタ書くとかみついて来るTERFさんたち、たくさんいますけど、
女性でヘテロで彼氏か旦那さんがいるのなら、夜はちんぽ咥えて、つっこまれて喜んでいるんでしょ？
ネットでは、やたら性的なものを拒否したがる女子中学生みたいな言動をしつつ。
わきまえないトランスジェンダー🇺🇦霞が関にゃんにゃんOL🙀@METI_GID_MtF
女子中学生「きゃ～不潔！！！センセー！めてぃ君がこんなイヤらしいこと言っていました」
ｎ十年後、せっくすざんまい。
archive.md/p1LbJ
わきまえないトランスジェンダー🇺🇦霞が関にゃんにゃんOL🙀@METI_GID_MtF
トランスジェンダーを排除して安全を確保するように再婚相手を排除すればよかったのに。
「しすぎたらバカになるぞ…」母の再婚相手から性的虐待を受けた女性が絶句した「すべてが壊れた日」(現代ビジネス)
archive.md/w8RqJ
ド田舎でフルテンでギターかき鳴らしてたら「答え」はここにあったんじゃないかって思った。
田舎は給料安いらしいけど、欲しいもののために金が必要なんであって金そのものが必要な訳じゃないしな。
西東京の郊外には絶叫できる道だってありゃしないね。家ばっか建ちやがってよ。
図書館も美術館も興味ない。ライブとかも行かない。欲しいものはネットで買える。どうしても現物見たきゃその時だけちょっと足を伸ばせばいい。
でもちょいと電車に揺られて都心をフラフラ歩き回るのは楽しいんだよなあ。神保町界隈やアキバから上野にかけてをフラフラ歩き回ってると、くるりやフジファブリックが歌ってる「東京」ってこういう事なんかなあって思う。
夜通しフラフラして始発で帰る時、早くから出勤の会社員もいれば学生だかフリーターだか分からんおれみたいなのもいる。疎外感だったり、寝ぼけてるのと浮かれてるので薄まった焦燥感だったりはあるけど、ウチん中で一晩中悶々としてる時よりは心地良い。
ネットの皆様が大好きな文化がどうのとかはどうだっていい。おれが歩き回ってて楽しいかどうかが全て。
現実逃避にとりとめもない事考えたりボーっと音楽聴いたりしながらフラフラ歩き回ってる時が後になって案外強く思い出に残るんだよなあ。
https://morningrain.hatenablog.com/entry/20180411/p1
2018-04-11
第9章では、「存在感を増す第三者」と題して、今まで労使自治の原則に任されていた日本の労働市場において、政府の役割が強まっていることを、最低賃金と派遣法を例に示しています。
まず、最低賃金ですが、これが低くとどまっているならば、労働市場にそれほど大きな影響を与えません。ところが、近年、生活保護との逆転現象を解消するために最低賃金の大幅な引き上げが行われており、最低賃金が実質的な賃金を決めているようなケースも見受けられます。街で見かけるアルバイトの求人などを見ると、最低賃金の上昇に合わせるように年々時給が引き上げられているのがわかるでしょう。
まず、男性よりも女性の方が最低賃金ラインで働く人が多く、都市と地方の比較では地方のほうが最低賃金ラインで働く人が多いです。
この男女差と地方差を考慮に入れながら、最低賃金の引き上げがいかなる影響を与えているのかを示したのが360-361pの図9-2です。このグラフは本当に素晴らしいのでぜひ現物を見てほしいのですが、以下にあげる東京都の男性のグラフだけを見ても、最低賃金の引き上げが低賃金層の賃金を押し上げて圧縮しているさまがわかると思います。
このページには他に東京の女性と青森県の男性・女性のグラフがあるのですが、いずれも東京の男性以上に影響を受けており、特に青森県の女性では最低賃金ラインにそびえ立つ崖ができています。
また、最低賃金よりも少し上の部分にコブのようなものができているのも特徴です（東京都男性だと1000円ちょっとの部分）。日本の最低賃金の引き上げは、一番賃金の低い層だけではなく広範囲に影響を与えているのです（このコブができる理由については373-374pにおいてジョブ・サーチ理論を使って分析されている）。
