熱中症搬送人員数をマルコフ連鎖モンテカルロ法でベイズ推定する

 空間統計を勉強している.空間相関を考慮した一般化線形モデルが地域ごとのカウントデータやバイナリーデータをモデル化するために提案されている.今回はCARモデルを扱う.CARBayesでは空間相関を考慮しない通常のポアソン回帰モデルも扱えたため備忘録として公開する.

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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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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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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

日最高気温と搬送人員

 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.

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