前回の記事では階乗の自然対数を求めるユーザー定義関数をSQL Serverで作成するを記述した．今回はそのユーザー定義関数を用いてFisherの直接確率を求めるストアドプロシージャを記述する．
Fisherの直接確率を求めるストアドプロシージャをSQL Serverで定義する
階乗の自然対数を求めるユーザー定義のスカラー値関数をSQL Serverで定義する
Fisherの直接確率を求める際，階乗の計算が必要になる．しかし，引数が最大でも170までと使い勝手が良くない．これはプログラム言語の種類にかかわらず，データ長の制約が原因である．今回は対数を用いて階乗計算の引数の限界を超えるアイデアを共有したい．
eSTATの小地域（町丁・字等別）毎の年齢（５歳階級、４区分）別、男女別人口をSQL ServerにBULK INSERTする
2020 年の国勢調査の結果がようやくeSTATに反映された．日本の市区町村よりも粒度の細かい小地域（町丁・字等別）の人口構成が公表されたのは2022年6月24日付である．今回はこのデータをSQL Serverに取り込んでみたい．
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全世界の石油確認埋蔵量の推移をグラフ化する
これまで日本の石油輸入元の推移，世界の石油生産量の推移を見てきた．石油は今後どれくらい採掘できるのか．ピークオイルという言葉は石油の供給には限界があるという意味で使われ始めたが，現時点では石油の需要のほうが先にピークアウトしそうであるという意味で使われ始めている．
石油の可採年数は40年前からずっとあと40年と言われ続けてきた．可採年数とは確認埋蔵量を年間生産量で除して求める．年間生産量は確かに増加傾向を示しているが，シェールオイルの発見，新たな油田の発見により，それを上回るペースで確認埋蔵量は増加傾向を示しており，結果として可採年数は長期化する傾向にある．
全世界の石油消費量の推移をグラフ化する
世界の石油生産量の推移をグラフ化するでは全世界の地域ごとの石油生産量の推移を概観した．今回は全世界の石油消費量の推移をグラフ化する．
世界の石油生産量の推移をグラフ化する
原油の地域別，国別輸入元の推移をグラフ化するでは日本が輸入している原油の輸入元を1989年から2020年まで地域別，国別に概観した．今回は全世界の石油生産量の推移を地域別に概観する．
原油の地域別，国別輸入元の推移をグラフ化する
eStatから日本の資源収支を概略するでは化石燃料の一例として都市ガス販売量およびガソリン販売量の推移を見た．石油需給の推移を概観するでは原油輸入量の推移を見た．今回は1989年から2020年までの原油の輸入元の地域別，国別の推移をグラフ化した．
日最高気温と熱中症の重症度別の搬送人員数を検討する
熱中症の搬送人員と最高気温との相関関係を可視化し閾値をχ二乗検定するでは日最高気温と熱中症搬送人員との相関関係を可視化した．今回は熱中症搬送人員を重症度別に日最高気温との相関関係を可視化する．
日平均蒸気圧と熱中症の重症度別搬送人員との関連を調べる
日別平均水蒸気圧と熱中症搬送人員との相関を可視化するでは平均水蒸気圧と熱中症搬送人員との相関関係を示した．今回は日平均蒸気圧と熱中症の重症度別の搬送人員との関連を調べ，日平均蒸気圧の閾値及びその感度と特異度を求める．
都道府県ごとの温室効果ガス算定排出量の推移をグラフ化する
eStatから日本の資源収支を概略するでは日本全体として温室効果ガス算定排出量が増加傾向にあることを述べた．今回は都道府県ごとの温室効果ガス算定排出量の推移をグラフ化する．