世界各国の人口推移およびGDP推移を取得したい．そんな場合は国連や世界銀行のデータを活用する．今回は国連から人口推移，世界銀行からGDP推移のデータをそれぞれ取得したので経緯を紹介する．
国連の人口データおよび世界銀行のGDPデータをダウンロードする
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．
熱中症搬送人員数に都道府県人口をオフセット項として追加し一般化線形回帰分析を行う
以前の記事ではポアソン回帰モデルおよび負の二項分布モデルを用いて熱中症搬送人員数に対する日最高気温と平均水蒸気圧の回帰係数を推定した．
人口10万人あたり何名の罹患者数，というのは割り算値である．総務省消防庁の公開している熱中症搬送人員数は都道府県ごとの搬送数であり，もともと都道府県別人口が異なるのだから搬送人員数を都道府県人口で割った割合のほうが指標として適切なのではないか，という指摘は一理ある．
しかし，割り算値ではなく実数を解析すべきである．変形した観測値を統計モデルの応答変数にするのは不必要であるばかりか，誤った結果を導きかねないからである．割り算値からは確からしさの情報が失われること，変換された値の分布が不明であることから，割り算値は避けるべきである．その代わりに割り算の分母をオフセット項として線形予測子に組み込む手法がある．
熱中症搬送人員数はカウントデータであり，その期待値は集計ゾーンの集計対象人口に依存する．都道府県人口をオフセット項とすることで，都道府県の人口規模の影響を調整した回帰分析ができる．今回は都道府県人口をオフセット項として線形予測子に組み込み，一般化線形回帰分析を行ってみた．
第 7 章 ジオコーディング (Beginning Spatial with SQL Server 2008)
これまで数章にわたって，多くの異なる技術を紹介してきた．その技術により SQL Server 2008 内に空間データを追加できる．geometry 型および geography 型の静的メソッドを WKT, WKB および GML などのジオメトリ表現と共に直接使用する，Virtual Earth ウェブコントロール上にプロットポイントにより空間の特徴を視覚的にマークする，あるいは，様々な他の空間データフォーマットから既に存在する空間データをインポートする．本章では，SQL Server において空間情報のアイテムを定義するのを助けてくれる最後の一つの技術について考察しよう．ジオコーディングである．
注意 本章で議論しているジオコーディングの方法は .NET アセンブリの生成を必要とする．それにより SQLCLR の機能を拡張し，外部ウェブサービスとの連携が可能となる．このアセンブリを生成するのに使われたサンプルコードに従うには，Microsoft Visual Studio を使わなくてはならない．使用可能な Visual Studio には多くのエディションが存在する．本章でのコードは Microsoft Visual Basic 2008 Express Edition でも Microsoft Visual C# 2008 Express Edition でも動作し，どちらも無料で http://www.microsoft.com/express/download/ からダウンロードできる．
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第12章 空間オブジェクトを修飾する (Begining Spatial with SQL Server 2008)
本章においては，他の既存のインスタンスの一部を修飾したり，結合したり，選択したりして geography 型や geometry 型のデータの新しいアイテムを生成するのに使われる多くのメソッドを紹介しよう．これらのメソッドは静的メソッドとは異なり，ジオメトリの座標点の表現から新しいデータのアイテムを代わりに生成することを了承いただきたい．
本章で論ずるメソッドのいくつか，例えば STBuffer(), STConvexHull() および Reduse() は，単一のインスタンス上で動作する．他のメソッド，例えば STIntersection() および STDifference() は一つ以上のジオメトリ上で動作する．SQL Server 2008 におけるすべての空間機能性の場合のように，geometry 型および geography 型は利用可能なメソッドや，同じ方法でそれらを実装する同じセットをもつ必要はない．本章で紹介する各メソッドについて，いつどのようにそれが使われるかを見せよう．
付記 本章で論ずるメソッドは，それが呼び出された元のインスタンスにいかなる変化をも与えない．むしろ，それらはそれらのインスタンスで表現されるジオメトリの修飾により新しいインスタンスを生成する．
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都道府県別の納税義務者数と課税対象所得の推移を散布図に示す
eStatには納税義務者数（所得割）と課税対象所得のデータが1985年から2020年まである．今回は都道府県別の自治体ごとの納税義務者数と課税対象所得の散布図を示す．
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．
第 6 章 空間データをインポートする (Beginning Spatial with SQL Server 2008)
多くの空間アプリケーションがカスタム定義の空間機能を組み合わせている．例えば顧客セットの局在と，広く受け入れられた表現の空間データ，地球上の汎用性のある特徴，例えば国や州の境界線，世界の主要都市の局在および主要な道路や鉄道の経路などである．この情報は自分自身で作成するよりも，多くの代替可能な資源が存在しており，そこから普通に使うための空間データを取得して空間アプリケーションに搭載できる．
本章では，そこから一般公開された空間情報を取得できる資源，そこでそのデータが普通に提供されるフォーマットおよびその情報を SQL Server にインポートするのに使える技術を紹介しよう．
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第 2 章 SQL Server 2008 で空間データを実装する (Beginning Spatial with SQL Server 2008)
前章では，空間参照系の背後にある理論を紹介し，異なる種類のシステムが地球上の特徴を記述する方法を説明した．本章では，これらのシステムを適用して SQL Server 2008 における新しい空間データ型を使って空間情報を蓄積する方法を学んでもらう．
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