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title: "Matching"
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    latex_engine: xelatex
  word_document: default
mainfont: MalgunGothic
monofont: MalgunGothic
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# 1. 데이터 전처리
```{r}
rm(list=ls())
gc()
```

```{r}
library("readxl")
korea<- read_excel("korea.xlsx")
korea<-korea[, -c(7,8)]
japan<- read_excel("japan.xls")
```


```{r}
kr_jp <- rbind(korea, japan)
kr_jp$treated<- as.integer(kr_jp$treated)
kr_jp$pop<- as.integer(kr_jp$pop)
kr_jp$landarea<- as.integer(kr_jp$landarea)

saveRDS(kr_jp, file = "kr_jp.rds")
```


```{r}
kr_jp <- readRDS("kr_jp.rds")
```


```{r}
library(MatchingFrontier)
kr_jp <- readRDS("kr_jp.rds")
match.on <- colnames(kr_jp)[!(colnames(kr_jp) %in% c('code', 'name', 'country', 'treated'))]
match.on
table(kr_jp$treated)
mahal.frontier <- makeFrontier(dataset = kr_jp, treatment = 'treated', match.on = match.on)

```

```{r}
# plot(mahal.frontier)
```

```{r}
matched.data_jp <- generateDataset(mahal.frontier, N = 100)
```




1011 14153 Minami-ku 277280 38 japan 0 35  神奈川県　 相模原市 南区 Sagamiharaminami Police Station https://www.police.pref.kanagawa.jp/ps/78ps/78_idx.htm (약300명, )

https://www.police.pref.kanagawa.jp/ps/78ps/78mes/78mes01_01.htm

사가미하라시 전역을 사가미하라 경찰서가 관할하고 있었습니다만, 오다큐 연선에 공단 주택이 건설된 이래, 연선의 도시화가 진행되어, 인구 및 사건 사고가 급증했습니다. 거기서, 쇼와 49년 8월 1일, 사가미하라 경찰서를 2분할해, 그 남부를 관할하는 사가미하라 남경찰서가 창설되었습니다.
　2018년 2월 1일 현재에서의 사가미하라 남경찰서관내의 인구는 27만 8,555명으로, 사가미하라시 총인구의 약 39퍼센트 쪽이 거주하고 있습니다.
　
　
35 2632000000 부산광역시 북구 278857 39 korea 1 1011 (483명, 일반직 14, 경찰 469명)


# 일본 시도 분석


```{r}
rm(list=ls())
gc()
```

```{r}
library("readxl")
korea_sido<- read_excel("korea_sido.xlsx")
japan_sido<- read_excel("japan_sido.xls")
```


```{r}
kr_jp_sido <- rbind(korea_sido, japan_sido)
kr_jp_sido$treated<- as.integer(kr_jp_sido$treated)
kr_jp_sido$pop<- as.integer(kr_jp_sido$pop)
kr_jp_sido$landarea<- as.integer(kr_jp_sido$landarea)
kr_jp_sido$police<- as.integer(kr_jp_sido$police)

saveRDS(kr_jp_sido, file = "kr_jp_sido.rds")
```


```{r}
kr_jp_sido <- readRDS("kr_jp_sido.rds")
```


```{r}
library(MatchingFrontier)
match.on_jp <- colnames(kr_jp_sido)[!(colnames(kr_jp_sido) %in% c('code', 'name', 'country', 'treated', 'police'))]
match.on_jp
mahal.frontier <- makeFrontier(treated~ pop + landarea, data = kr_jp_sido)
mahal.frontier
plot(mahal.frontier)
summary(mahal.frontier)
```


```{r}
matched.data_jp <- generateDataset(mahal.frontier, N = 15)
```


```{r}
write.csv(matched.data_jp, "matcheddata_jp.csv", row.names=FALSE)
```



# 영국 시도 분석


```{r}
library("readxl")
england<- read_excel("england.xls")
```


```{r}
kr_en<- rbind(korea_sido, england)
kr_en$treated<- as.integer(kr_en$treated)
kr_en$pop<- as.integer(kr_en$pop)
kr_en$landarea<- as.integer(kr_en$landarea)
kr_en$police<- as.integer(kr_en$police)

saveRDS(kr_en, file = "kr_en.rds")
```


```{r}
kr_en <- readRDS("kr_en.rds")
```


```{r}
library(MatchingFrontier)
match.on <- colnames(kr_en)[!(colnames(kr_en) %in% c('code', 'name', 'country', 'treated', 'police'))]
match.on
```


```{r}
mahal.frontier <- makeFrontier(dataset = kr_en, treatment = 'treated', match.on = match.on)

```


```{r}
matched.data <- generateDataset(mahal.frontier, N = 20)
```


```{r}
write.csv(matched.data, "matcheddata_en.csv", row.names=FALSE)
```





# 1 미국 분석

```{r}
library("stringr")
library("readxl")
usland<- read_excel("usland.xls")
usland$NAME<-str_replace(usland$NAME, " city", "")
```


```{r}
uscity<- read_excel("us2019.xls")

```


```{r}
library(dplyr)
us <- left_join(uscity, usland, by=c("statename"="USPS", name="NAME"))
```

```{r}
saveRDS(us, file = "us.rds")

```

```{r}
write.csv(us, "us.csv")
us <- readRDS("us.rds")
```





## 1.2. 미국분석


```{r}
rm(list=ls())
gc()
```

```{r}
library("stringr")
library("readxl")
```



```{r}
library(readr)
us <- read_csv("us.csv")
saveRDS(us, file = "us.rds")

kr_police<- read_excel("kr_police.xls")
```

```{r}
kr_us<- rbind(kr_police, us)
kr_us$treated<- as.integer(kr_us$treated)
kr_us$pop<- as.integer(kr_us$pop)
kr_us$landarea<- as.integer(kr_us$landarea)
kr_us$police<- as.integer(kr_us$police)

saveRDS(kr_us, file = "kr_us.rds")
```


```{r}
library(MatchingFrontier)
kr_us <- readRDS("kr_us.rds")
match.on_us <- colnames(kr_us)[!(colnames(kr_us) %in% c('code', 'name', 'country', 'treated', 'police'))]
match.on_us
```


```{r}
mahal.frontier <- makeFrontier(dataset = kr_us, treatment = 'treated', match.on = match.on_us)
```


```{r}
matched.data_us <- generateDataset(mahal.frontier, N = 100)
```


```{r}
write.csv(matched.data_us, "matcheddata_us.csv", row.names=TRUE, fileEncoding = 'cp949')
```






