都道府県別の熱中症搬送人員数の予測と実際をEXCELの組み合わせグラフで描く

 前回の記事では2019年の都道府県別の熱中症搬送人員数を1枚のグラフで描いた.今回は都道府県別に2008年から2021年までの熱中症搬送人員数の予測と実際をEXCELの組み合わせグラフで描く.

 Heat-related mortality: a review and exploration of heterogeneityというレビューでは人口密度が高いほど熱の影響が大きいことが示されている.その理由として高度に設計された環境では蓄熱量が大きく,換気が悪く,自動車やエアコン等の熱源が局在するいわゆる都市のヒートアイランド現象が起きているためであると説明している.

 それを受けて,詳細は割愛するが,都道府県総人口をその可住地面積(e-Statより)で割った人口密度を投入してみた.するとその係数は大きさこそ小さいものの,符号は負となり,投入前よりもAICが改善した(488368->478801).人口密度が大きいほど搬送数が減少するという意味である.これはにわかには信じがたい.考えられる理由として,日本においては人口密度の高い都市部ほど空調導入率が高い可能性がある.しかし,空調導入率そのものの指標がないため,検証は困難である.

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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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eStatの統計ダッシュボードから上水道給水人口と下水道によるトイレ水洗化人口を散布図に示す

「上水道給水人口」対「下水道によるトイレ水洗化人口」

 総務省の eStat を見ていて新しい項目が増えていることに気がついた.今回は統計ダッシュボードからエネルギー・水に関するデータをダウンロードする.

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Shape2SQL でシェープファイルを SQL Server 2008 R2 にアップロードする

SQL Server の空間結果

 Shape2SQL は以前の記事でも触れたが,ESRI 社の Shape ファイルを SQL Server のテーブルに直接アップロードしてくれるツールである.残念ながら更新は停止しており,最新の SQL Server とは互換性がない.今回,SQL Server 2008 R2 を新規インストールしたところ,アップロードがうまく行ったので報告する.

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1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

 e-Stat を渉猟していると面白いファイルを見つけた.国勢調査は 1920 年から開始されており, 2020 年 3 月現在では最新の調査結果は 2015 年のものである.20 回分の人口データが一つのファイルにまとめられており,グラフ化するには格好のデータである.

 年齢(5歳階級),男女別-都道府県(大正9年~平成27年)というファイルである.リンク先のページにはファイルが 3 つあるが,最後のものが最も粒度が細かいので,これをグラフ化する.

年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)
年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)

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都道府県別の県内総生産額を EXCEL の散布図に描く

都道府県ごとの生産性と総生産額

 人口統計は国の将来を予測する重要な指標であるが,経済の指標である総生産も重要な指標である.これは国の元気さを示す値であり,報道では GDP と称されている.一人あたりの GDP とは生産性のことであり,国民の豊かさを示す値でもある.

 マクロ経済学についてはほぼ素人だが,データを扱うにあたり,都道府県ごとの総生産額と生産性は欠かせない指標と思われたので,調査ついでに公開しよう.

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