e-Statからの社会疫学的指標を加えて熱中症搬送人員数を分析する

 総務省の公開しているe-Statには社会疫学的指標が多く含まれる.今回熱中症搬送人員数に様々な指標を加えて解析してみた.

 説明変数として日最高気温,日平均水蒸気圧,都道府県人口に加えて過去30日間の平均気温,エアコン保有台数,年間収入のジニ係数,光熱・水道費,実収入,第1次産業就業者比率,第2次産業就業者比率,都市公園数,都市緑化割合,自然公園割合,自然公園数,生活保護被保護人員を加えた.

 すべての変数が有意であったが,VIFを見ると多重共線性を疑わせる変数もあり,良いモデルとは言えない結果となった.

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熱中症搬送人員数のオフセット項を65歳以上人口に変更してみる

 以前の記事では都道府県人口の対数をオフセット項として一般化線形回帰分析を行った.実際のところ,年代別の搬送人員としては65歳以上の高齢者が圧倒的に多い.そのため,東京など労働人口の多いところでは予測性能が悪化する可能性がある.今回はオフセット項の都道府県人口を3区分に分け,65歳以上人口の対数をオフセット項として採用してみたところ予測性能が改善したと思われたので記事とした.

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国土数値情報の二次医療圏テーブルの文字化けを解決する

SQL Server

 前回の記事(国土数値情報の令和2年の医療圏データの文字化けが直っていた)では国土数値情報の医療圏データで四苦八苦した様子を掲載した.今回は二次医療圏テーブルの文字化けの解決を試みる.

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国土数値情報の医療機関のPointデータをダウンロードしQGIS経由でSQL Serverにアップロードする

SQL Server

 国土数値情報ダウンロードサービスには医療機関や医療圏の位置情報もある.今回は医療機関の Point データをダウンロードし,SQL Server にアップロードする方法を見つけたので備忘録として記載する.

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ZIPCLOUDの郵便番号データを入手しSQL Serverにインポートする

SQL Server

 PowerBIで郵便番号からヒートマップを作成するでは顧客マスターの郵便番号をZIPCLOUDの郵便番号データと紐づけてPowerBIに住所を取り込み,ヒートマップを作成する方法を書いた.

 今回はZIPCLOUDの郵便番号データをSQL Serverにインポートするまでを記載する.

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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

SQL Server

 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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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

最高気温と平均水蒸気圧

 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二乗検定するでは最高気温と搬送人員との相関関係を解析した.今回は水蒸気圧と搬送人員との関係を可視化し,閾値を求めた.重症度別の搬送人員についての検討は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に記述した.

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熱中症の重症度別搬送人員数を最高気温と平均湿度別にプロットする

気温・湿度別の重症度別搬送人員

 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二乗検定するでは最高気温と搬送数をプロットした.今回は気象庁から湿度のデータをダウンロードし,重症度別にプロットして可視化する.

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