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する

 以前,熱中症搬送人員数は日最高気温と相関関係があり,片対数グラフで直線になると述べた.今回はポアソン回帰モデルおよび負の二項分布モデルで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する.

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日最高気温と熱中症の重症度別の搬送人員数を検討する

日最高気温と軽症の搬送人員数

 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二乗検定するでは日最高気温と熱中症搬送人員との相関関係を可視化した.今回は熱中症搬送人員を重症度別に日最高気温との相関関係を可視化する.

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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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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.

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