Co-evolution of human and technology
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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ROC曲線の閾値を求めるストアドプロシージャまたはインラインテーブル値関数をSQL Serverで定義するでは単一のレコードを返すストアドプロシージャ，またはインラインテーブル値関数を作成した．今回は引数の最小値と最大値を渡して複数行のレコードセットをテーブルとして返すストアドプロシージャ，またはユーザー定義のインライン関数を定義したい．
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前回は感度と特異度をユーザー定義のスカラー値関数として定義した．今回はそれを利用して閾値を求める．
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国土交通省のサービスの一つに位置参照情報ダウンロードサービスがある．何気なくファイルをダウンロードして，思いがけない発見があったため，記事を書くことにした．
これまでは日本の都市人口の過去の推移を見てきた．総務省には日本の都市人口の推移予測がある．今回はこのデータをグラフにする．
データを可視化するにあたり，重要なのは引き算である．強調すべき系列のみを強調するために，VBA の知識が欠かせない．
グラフの系列にデータラベルを表示する方法にはいくつかある．
オブジェクトブラウザーは VBA の羅針盤である．しかし時に役に立たないことがある．今回はグラフの軸の書式設定でハマった経緯を備忘録として記しておく．
日本の人口統計は総務省が 5 年おきに行う国勢調査が元になっている．日本の市の人口順位をEXCELにダウンロードして散布図に描くでは日本全国の都市の人口増減率と人口の関係を時系列で流すとどう推移するか予測した．今回はその予測が実態と合っているか乖離しているかの検証を行う．
過去5年間の人口増減率から自治体の将来を予測するでは日本の都市の運命を占った．その元となるデータをダウンロードして散布図にする方法を述べる．
Google Formで条件分岐するアンケートを作成するで触れたが，国際標準化身体活動質問票は成人の一週間の運動量を半定量的に評価するアンケートである．略して IPAQ ともいうが，これのデータ処理に関するガイドラインを見つけたので紹介しておく．
IPAQ は東京医科大学公衆衛生学分野のサイトに掲載されている．Short 版，Long 版はさらに直近 7 日間と普段の 7 日間に分類され，結局 4 つの質問票があるが，ここでは直近 7 日間の Long 版を扱うことにする．
対象は 15 歳から 65 歳までの成人とされており，小児や高齢者での使用は想定されていない．しかしながら，これに替わる評価法がないのも実情であり，やむを得ず使用している施設もあると考えられる．
データベースにおける具体的なコーディングはIPAQガイドラインをクエリで表現するにはで説明しているので参考にされたい．