二乗平均平方根誤差とは英語では Root Mean Squared Error (RMSE) と書く．真値と予測値との乖離（誤差）を二乗し，その平均値をとり，その平方根を求めた値のことである．非負の値を取り，0に近いほど優れたモデルであることを示唆する．
今回使用するのは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するで使用したデータベースである．先の記事では回帰モデルを評価する指標が必要との認識であった．
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．
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する
総務省の公開しているe-Statには社会疫学的指標が多く含まれる．今回熱中症搬送人員数に様々な指標を加えて解析してみた．
説明変数として日最高気温，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を加えた．
すべての変数が有意であったが，VIFを見ると多重共線性を疑わせる変数もあり，良いモデルとは言えない結果となった．
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
前回の記事（国土数値情報の令和2年の医療圏データの文字化けが直っていた）では国土数値情報の医療圏データで四苦八苦した様子を掲載した．今回は二次医療圏テーブルの文字化けの解決を試みる．
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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QGIS から SQL Server へデータをアップロードする際の勘所
QGIS から SQL Server 2008 R2 に空間データをアップロードする際には Shape2SQL というツールを使った．便利なツールではあるが，国土数値情報の河川データの属性テーブルの日本語が文字化けするという問題を抱えており，何とかならないかと試行錯誤した結果を備忘録として投稿する．
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．
国勢調査から男女別の５歳階級の人口推移を積み上げ横棒グラフに描く
前回の記事では大正 9 年から平成 17 年までの日本人口総数の年齢階級推移を積み上げ縦棒グラフに描いた．今回は男女別に描く．
国勢調査から５歳階級の人口推移を調べる
人口統計は最も重要な基幹統計の一つである．総務省の e-Stat は確かに有用であるが，かゆいところに手が届かない．例えば「市区町村ごと，年齢５歳階級ごとの人口構成の国勢調査ごとの推移を知りたい」という要求には全く無力である．
主として技術的な理由によるものと，統計調査の粒度の細かさによる．技術的な理由としては，データベースの画面表示セル数の上限を容易に超えてしまうデータ量になってしまうことである．しかし，根本的な理由は調査の粒度の細かさである．
2005 年以前と 2010 年以降とでは調査の精度が違う．今後は高精度なデータファイルが e-Stat に掲載されていくものと思われるが，2005 年以前に関しては都道府県より細かい粒度は存在しない．そこを求めると手作業になってしまい，現実的ではない．国立社会保障・人口問題研究所ならデータを持っているかもしれない．
2020 年は国勢調査の年にあたる．総務省にはできるだけ細かい粒度でのデータ掲載を望むものである．
敷き詰めた散布図にVBAでデータ系列を追加する
EXCEL VBAで複数の散布図を敷き詰めて並べるでは散布図を都道府県の数だけ敷き詰めて並べた．今回はその散布図一つ一つにデータ系列を追加する．