統計 – Hymn

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

　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．

　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．

　件の統計は復興庁の全国の避難者の数（所在都道府県別・所在施設別の数にあるが，このページはトップページから辿ることができず，検索からのみ到達できる．時系列でのデータは必須と思われるが，トップページから辿れるのは最新の情報のみであり，これは国民の利益に反する．

　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．

　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．

　国勢調査をもとに作成された境界データダウンロードサービスがある．市区町村よりも更に細かい，町字の粒度でのGISデータである．今回は関東地方のデータをダウンロードし，QGISで人口密度を可視化する．

　また面倒な統計を見つけてしまった．Power Query に食わせれば早いのかも知れないが，どうにも埒が明かないので手動でデータを整形することになった．頼むから第一正規形で公開してくれ…

　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．

　俺自身は二児の父親である．何かのきっかけで表題の書籍を読んだ．日本では教育に関して統計を駆使したデータが少ない．教育評論家，育児の専門家などの「専門家の意見」ばかりが取り上げられ，エビデンスに基づいたデータというものが存在しないに等しい状況である．

　育児中の母親は必死になって育児書を読みあさり，東大に息子全員を入学させた母親の話に耳を傾けている．子供により良い人生を送ってほしいとの願いからくる行動であることは疑いない．数万人の子供を診た小児科医の話も傾聴に値するだろう．しかし，それも所詮一人の人間という限界に突き当たる．