Co-evolution of human and technology
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．
熱中症の搬送人員数が月平均気温と負の相関があるとの情報を得た．普段涼しい地域ほど日最高気温の上昇に弱いという意味である．普段涼しいということを表現するには過去30日間の日平均気温の平均を取ればよいだろうと判断した．こうなるとSQL Serverのウィンドウ関数の出番である．
電気料金の値上がりが厳しい．家庭での節電に役立つかと思い，炊飯器を消費電力の観点から調べてみた．データは価格.comから取った．
RからSQL Serverに接続する方法を試行錯誤していた．今回その方法を見つけたので備忘録として公開する．
前回はマルコフ連鎖モンテカルロ法にて熱中症搬送人員数をベイズ推定した．今回は空間相関を考慮した一般化線形モデル（ポアソンCARモデル）で熱中症搬送人員数をベイズ推定しようと試みた．結論から言うとうまく行っていない．途中でエラーが出てモデル構築に失敗する．その経過を記事とした．