Co-evolution of human and technology
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．
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．
これまでの記事で日最高気温と平均水蒸気圧，各都道府県65歳以上人口および月から熱中症の搬送人員数を予測する回帰式の回帰係数を推定してきた．
今回はその回帰式を元に実際のデータと比較してみたい．対象は2019年の47都道府県とする．
eStatには納税義務者数（所得割）と課税対象所得のデータが1985年から2020年まである．今回は都道府県別の自治体ごとの納税義務者数と課税対象所得の散布図を示す．
eStatから日本の資源収支を概略するで概略を取り上げた話題の一つに，トイレ水洗化人口が挙げられる．今回は各都道府県ごとの下水道によるトイレ水洗化人口の人口に占める割合の推移をグラフ化する．
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．
オブジェクトブラウザーは VBA のオブジェクト構造を記述したものである．しかし，EXCEL 全体のオブジェクトモデルを一覧できるような機能はない．今回，全く別領域のソフトウェアを用いて EXCEL のオブジェクトモデルを表現してみたので備忘録として公開する．
『エンジニアのためのWord再入門講座』を読み進めている．スタイルの扱いが重要であることは分かった．惜しいのは，VBA のオブジェクトからの視点がないことである．筆者の主観ではオブジェクトの視点があると理解が早まる気がしている．完全に自分のための備忘録である．
Power Query が使えないと不便である．先日 EXCEL 2010 の素の環境でフォルダ内のブックをすべて開き，データを読み込む必要があったのだが，Power Query が使えなかったため，VBA でブックを開いて読み込まなければならなかった．備忘録としての記事である．
この記事はPower Query でフォルダから複数ファイルを一括インポートすると対応している．やっていることは同じだが，.xls 形式だとクエリの検証に時間がかかるため，VBA で読み込んだほうが動作は早いかもしれない．
フォルダー内のファイル一覧を取得するには FileSystemObject を使う場合と Dir() 関数を使う方法とがある．ここでは FileSystemObject を使うことにする．
データは Range オブジェクトに格納されているため，Range オブジェクトを取得するのが当面の目標となる．
多くの空間アプリケーションがカスタム定義の空間機能を組み合わせている．例えば顧客セットの局在と，広く受け入れられた表現の空間データ，地球上の汎用性のある特徴，例えば国や州の境界線，世界の主要都市の局在および主要な道路や鉄道の経路などである．この情報は自分自身で作成するよりも，多くの代替可能な資源が存在しており，そこから普通に使うための空間データを取得して空間アプリケーションに搭載できる．
本章では，そこから一般公開された空間情報を取得できる資源，そこでそのデータが普通に提供されるフォーマットおよびその情報を SQL Server にインポートするのに使える技術を紹介しよう．
“第 6 章 空間データをインポートする (Beginning Spatial with SQL Server 2008)” の続きを読む
