前回は感度と特異度をユーザー定義のスカラー値関数として定義した．今回はそれを利用して閾値を求める．
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ROC曲線の閾値を求めるストアドプロシージャまたはインラインテーブル値関数をSQL Serverで定義する
感度，特異度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
前回の記事では階乗を求めるユーザー定義関数を経てFisherの直接確率をストアドプロシージャで求めた．今回は四分表から感度と特異度を求めたい．
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．
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
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．
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
最高気温と熱中症の搬送人数との間に相関関係はあるだろうか．熱中症で救急搬送された人数は総務省の消防庁のサイトにある．これと気象庁のデータを結合してみた．
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．
厚労省「地域ごとのまん延の状況に関する指標等」の PDF から Power BI Desktop でデータを抽出し EXCEL のグラフに表現する
新型コロナウイルスのパンデミック宣言以降，Twitter でフォローしているアカウントに自然と相互協調の動きがみられる．
厚労省が「地域ごとのまん延の状況に関する指標等」の公表を開始。
— にゃんこそば (@ShinagawaJP) 2020年4月23日
都道府県ごとの①確定患者数、②リンクが不明な患者数、③相談件数、④PCR検査の実施数…と、必要な情報を一通り網羅しています。
が、ファイルはまさかのPDF形式。ExcelかCSVも提供してくれれば…https://t.co/Ox5rU6m1Xo
このツイートから始まった一連のやりとりで，厚労省の発表した PDF からテーブルを抽出するくだりに注目した．
失礼します。今、マクロソフト Power BI デスクトップを使用したところ無事PDFを読み込めました。また、列のピボット解除という機能を使うことで、クロス集計表を添付のような集計用フォーマットに加工できます。 pic.twitter.com/FEV0SBSito
— Akira Takao (@modernexcel7) 2020年4月23日
今回はここを画像つきで実施してみた．
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敷き詰めた散布図にVBAでデータ系列を追加する
EXCEL VBAで複数の散布図を敷き詰めて並べるでは散布図を都道府県の数だけ敷き詰めて並べた．今回はその散布図一つ一つにデータ系列を追加する．
日本の市区町村の時系列の人口順位をEXCELの散布図に描く
読者がどの街に住んでいるか，俺は知らない．だが，将来読者の住む街の運命はほぼ確信を持って予言できる．今後しばらく繁栄が続くか，それとも衰退していくのかは，人口から予測できる．今日の記事ではその予測をデータを基に示す．後半は技術的な話題となる．