前回の記事では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影響をポアソン回帰モデルまたは負の二項分布モデルを用いて回帰係数を求めた．今回はポアソン回帰モデルの回帰曲線をRで描く．
ポアソン回帰モデルの回帰曲線をRで描く
第 11 章 空間オブジェクトのプロパティを検査する(Begining Spatial with SQL Server 2008)
第 4 部 空間データの解析
本書のこの部では，geography 型および geometry 型でデータをフィルターし解析できるメソッドを論ずる．それはアプリケーションにおいて空間データの力を開発するのに使うのに必要な主要な機能を提供してくれる．
そのメソッドは3つのカテゴリに分類される．章ごとに一つ．第11章では個別の空間オブジェクトのプロパティについての情報を解析して返すメソッドを扱う．第12章では既存のオブジェクト間の組み合わせまたは修飾の間の新しいオブジェクトを定義するメソッドをカバーする．第13章ではオブジェクト間の関係をテストするメソッドを紹介する．例えば同一性，近接性，交差などである．
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日別平均水蒸気圧と熱中症搬送人員との相関を可視化する
熱中症の搬送人員と最高気温との相関関係を可視化し閾値をχ二乗検定するでは最高気温と搬送人員との相関関係を解析した．今回は水蒸気圧と搬送人員との関係を可視化し，閾値を求めた．重症度別の搬送人員についての検討は日平均蒸気圧と熱中症の重症度別搬送人員との関連を調べるに記述した．
熱中症の重症度別搬送人員数を最高気温と平均湿度別にプロットする
熱中症の搬送人員と最高気温との相関関係を可視化し閾値をχ二乗検定するでは最高気温と搬送数をプロットした．今回は気象庁から湿度のデータをダウンロードし，重症度別にプロットして可視化する．
過去5年間の人口増減率から自治体の将来を予測する
人口動態は社会のデザインにおいて重要な要素である．少子高齢化の進行する日本であるが，自治体によって今後成長の見込まれる自治体と，衰退が加速して消滅していく自治体がデータから明白になりつつある．
今回は関東地方について調査した．当事者なら肌感覚でこの予想が分かるだろう．