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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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iOSのルートヒストリーから取得したGPXファイルをQGISでシェープファイルに変換しSQL Serverにアップロードする

　我々の手元にあるスマホにはかなり高性能な衛星測位システムが備わっている．GPS, GLONASS, QZSS, Galileo など．それぞれ米国，ロシア，日本，EU が管理するものである．これらのシステムを利用したアプリにルートヒストリーというものがあり，移動経路をログとして記録できる．今回はこのアプリから取得したファイルをQGISでシェープファイルに変換し，SQL Serverにアップロードするまでを記事とした．

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国土数値情報の一次医療圏テーブルの文字化けを解決し，医療機関テーブルに行政区域コードを追加する

　先の記事（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）では二次医療圏テーブルの文字化けを解決した．今回は行政区域コードで集約したポリゴンを融合した一次医療圏テーブルの文字化けを解決し，医療機関テーブルに行政区域コードを追加する．

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医療機関テーブルに二次医療圏コードを追加する

SQL Server

　医療機関テーブルには二次医療圏コードが存在しない．そのため，ある医療機関がどの二次医療圏に属しているかを調べるには空間データを調べる必要がある．空間データは計算コストが高く，テーブルの結合条件に STWIthin() メソッドを使うのは時間がかかる．そのため，医療機関テーブルに二次医療圏コードを追加しようと考えた．

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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

SQL Server

　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．

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