SQL Serverでサブクエリとウィンドウ関数とのパフォーマンスを比較する

SQL Server

 SQL Serverでサブクエリとウィンドウ関数のパフォーマンスを比較した.用いたデータベースはHeatStrokeDBで,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二乗検定するで作成したものである.

 比較するツールはSET STATISTCS PROFILE ONコマンドである.クエリストアは筆者の環境では機能しなかった.

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SQL Serverで空間インデックスを設定し空間演算を高速化する

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 データベースのテーブルに適切なインデックスを設定するのはクエリを高速化するうえで重要な施策である.今回,空間演算にコストがかかっていたクエリが空間インデックスの設定により高速化したので報告する.

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熱中症搬送人員数に平均風速や平均雲量は影響するか

 熱中症搬送人員数に日最高気温と平均水蒸気圧が強く影響することは疑いの余地がない.他の気象条件として風速や雲量が負の影響をおよぼす可能性はないだろうか.言い換えると,風速が強ければ熱中症を発症する可能性が下がることは考えられないか,晴れよりも曇りや雨の日は熱中症を発症する可能性が下がることは考えられないかということである.

 前回の記事で熱中症データベースに平均風速をインポートした.詳細は割愛するが,同様の手順で平均雲量のデータもインポートできる.

 今回は説明変数として日最高気温,平均水蒸気圧に平均風速および平均雲量を加えて一般化線形モデルにて解析を行い,tree関数で可視化を試みた.

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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.

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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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1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

 e-Stat を渉猟していると面白いファイルを見つけた.国勢調査は 1920 年から開始されており, 2020 年 3 月現在では最新の調査結果は 2015 年のものである.20 回分の人口データが一つのファイルにまとめられており,グラフ化するには格好のデータである.

 年齢(5歳階級),男女別-都道府県(大正9年~平成27年)というファイルである.リンク先のページにはファイルが 3 つあるが,最後のものが最も粒度が細かいので,これをグラフ化する.

年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)
年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)

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