オーストラリアでの住所からのジオコーディングはGeoscape社が担当しており，そのプロジェクト名をG-NAFという．オーストラリア政府から補助金を受けており，2029年まで無料公開されることが決まっている．
データ数は1500万件以上，空間参照系はGDA94(EPSG: 4283)またはGDA2020(EPSG: 7844)である．
今回はSQL Serverでデータベースからテーブル作成，データのインポート，テーブルへの主キーと外部キーの作成までを行う．
オーストラリアのジオコーディング
日平均気温の過去30日間の移動平均をSQL Serverのウィンドウ関数を用いて計算する
熱中症の搬送人員数が月平均気温と負の相関があるとの情報を得た．普段涼しい地域ほど日最高気温の上昇に弱いという意味である．普段涼しいということを表現するには過去30日間の日平均気温の平均を取ればよいだろうと判断した．こうなるとSQL Serverのウィンドウ関数の出番である．
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．
QGIS から SQL Server へデータをアップロードする際の勘所
QGIS から SQL Server 2008 R2 に空間データをアップロードする際には Shape2SQL というツールを使った．便利なツールではあるが，国土数値情報の河川データの属性テーブルの日本語が文字化けするという問題を抱えており，何とかならないかと試行錯誤した結果を備忘録として投稿する．
SPSSからSQL Serverに接続する
SQL Server に蓄積したデータを SPSS で解析する際には一旦 EXCEL のワークシートに出力していたのだが，この一手間が面倒になってきた．SPSS のメニューを眺めていると「データベースを開く」というメニューがある．これを使えないか？と試行錯誤した結果を備忘録として記す．