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．
熱中症搬送人員数のオフセット項を65歳以上人口に変更してみる
以前の記事では都道府県人口の対数をオフセット項として一般化線形回帰分析を行った．実際のところ，年代別の搬送人員としては65歳以上の高齢者が圧倒的に多い．そのため，東京など労働人口の多いところでは予測性能が悪化する可能性がある．今回はオフセット項の都道府県人口を3区分に分け，65歳以上人口の対数をオフセット項として採用してみたところ予測性能が改善したと思われたので記事とした．
暑熱馴化を考慮して熱中症搬送人員数を予測するモデルを構築する
人体には暑熱馴化という機構がある．暑さに体が慣れることである．この機構を取り込んだモデルを構築してみた．
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．
EXCEL VBA で既存のテーブルにネットワークドライブ上の Workbook からデータを追記する
前回の記事ではフォルダーから一括してデータを読み込む方法を紹介した．今回は月次の更新ファイルを読み込んで既存のテーブルにデータを追記する方法を紹介する．
既に読み込んだファイルは拒否したい．監査としてのワークシートが必要だ．リレーショナルデータベースならデータの一意制約から可能だが，EXCEL では自前で作る必要がある．
色々と挑戦しがいのある課題であった．
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EXCEL VBA でフォルダ内のブックを開きデータを読み込む
Power Query が使えないと不便である．先日 EXCEL 2010 の素の環境でフォルダ内のブックをすべて開き，データを読み込む必要があったのだが，Power Query が使えなかったため，VBA でブックを開いて読み込まなければならなかった．備忘録としての記事である．
この記事はPower Query でフォルダから複数ファイルを一括インポートすると対応している．やっていることは同じだが，.xls 形式だとクエリの検証に時間がかかるため，VBA で読み込んだほうが動作は早いかもしれない．
フォルダー内のファイル一覧を取得するには FileSystemObject を使う場合と Dir() 関数を使う方法とがある．ここでは FileSystemObject を使うことにする．
データは Range オブジェクトに格納されているため，Range オブジェクトを取得するのが当面の目標となる．
今後25年間の日本の都市の将来推計人口を EXCEL VBA で描く
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．
敷き詰めた散布図にVBAでデータ系列を追加する
EXCEL VBAで複数の散布図を敷き詰めて並べるでは散布図を都道府県の数だけ敷き詰めて並べた．今回はその散布図一つ一つにデータ系列を追加する．