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．
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．
日本の住宅の断熱性はクソだ！では感情的な投稿を行ったが，本稿ではデータをもとに住宅の断熱性能の重要性を述べる．この論文の提起する問題は皆が思っていることであるが，データで示されたのは初めてだと思う．
論文自体はここから読める．全訳したが，筆者の英語力の乏しさゆえ，やや読解しにくいところはご容赦いただきたい．