先の投稿では医科と歯科のファイルの分類が誤っていた.今回,正しく分類し直したので再度投稿する.
社会疫学的指標を考慮した都道府県別の熱中症搬送人員数の予測と実際
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では独立変数として日最高気温,日平均水蒸気圧,65歳以上人口,人口密度を投入し都道府県別の熱中症搬送人員数を予測した.以前の記事では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した.社会疫学的指標としては日最高気温,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である.
今回は社会疫学的指標を独立変数として加えた熱中症搬送人員数の予測と実際を示す.
2045年の医療需給を概観する
前回の記事(国土数値情報の二次医療圏テーブルの文字化けを解決する,医療機関テーブルに二次医療圏コードを追加する)では医療圏テーブル,医療機関テーブルを整備した.今回は人口動態予測を元に2045年の医療需給を予測する.
第14章 インデックス作成 (Beginning Spatial with SQL Server 2008)
効率的なインデックス作成は,迅速かつ効率的に結果を探索するデータベースアプリケーションを作成するために重要である.空間データを蓄積するためにデザインされる geometry 型および geography 型に加えて,SQL Server 2008 はまた空間データを使用するための新しいインデックスの型を含んでおり,それは(驚くべきことでもないが)空間インデックスと呼ばれる.本章では空間インデックスがどのように動作し,空間インデックスを使って空間クエリの速度をどのように改善するか説明する.
付記 SQL Server の汎用クラスター化インデックスおよび非クラスター化インデックスは多くの異なるデータ型のインデックスを作成するのに使われ,そこには int 型,char 型および datetime 型を使って蓄積される値を含んでいる.しかし,空間インデックスはgeometry 型および geography 型の列の上でしか作成されず,これらのデータ型の列にのみ空間インデックスは追加できる.
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第13章 空間の関係性を検査する(Begining Spatial with SQL Server 2008)
空間情報を解析するとき,しばしば地球上の2つ以上の地物の関係を理解したくなる.例えば,a と b はどれだけ離れているのか?x と y との間の経路に z はあるのか?p と q は共通の境界を共有しているのか?本章では,これらの疑問に答えるためのメソッドを紹介し,空間データの2つのアイテム間の関係の異なる点から比較しよう.これらのメソッドのすべての構文は,比較のなされるインスタンスがパラメータとしてメソッドに提供され,最初のインスタンス上で次のように動作する.
Instance1.Method(Instance2)
geometry 型および geography 型の両者が実装しているメソッドのコアセットは空間関係を比較するのに使われ,STEquals(), STIntersects(), STDistance() を含んでいる一方,geometry 型は特異的な関係を検査するのに使うもっと拡張した範囲のメソッドを実装しており,STOverlaps(), STCrosses(), および STContains() のようなものである.本章で紹介する各メソッドについて,どちらのデータ型で使われるか示そう.注意すべき点として,geometry 型および geography 型両者に実装されていても,異なるデータ型のインスタンスをそのメソッドで比較することはできないことである.例えば,STDistance() メソッドは2つの geography 型インスタンス間または2つの geometry 型インスタンス間の距離を計算することはできるが,geometry 型インスタンスと geography 型インスタンス間の距離を決定するのに使うことはできない.
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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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複数行のレコードセットをテーブルとして返すストアドプロシージャまたはユーザー定義のインラインテーブル値関数をSQL Serverで定義する
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で定義するでは単一のレコードを返す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作成した.今回は引数の最小値と最大値を渡して複数行のレコードセットをテーブルとして返すストアドプロシージャ,またはユーザー定義のインライン関数を定義したい.
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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
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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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.
Fisherの直接確率を求めるストアドプロシージャをSQL Serverで定義する
前回の記事では階乗の自然対数を求めるユーザー定義関数をSQL Serverで作成するを記述した.今回はそのユーザー定義関数を用いてFisherの直接確率を求めるストアドプロシージャを記述する.
