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ポアソン回帰モデルの回帰曲線をRで描く

　空間データをデータベースで扱うにあたりどうしても避けて通れないのが，空間データがデータベース内でどう扱われているかを知ることである．

　EXCEL のオブジェクトも本質を知っているわけではないが，プロパティやメソッドを知ることで「どう動いているか」は見当がつく．SQL Server でも同じことである．

　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．

　読者がどの街に住んでいるか，俺は知らない．だが，将来読者の住む街の運命はほぼ確信を持って予言できる．今後しばらく繁栄が続くか，それとも衰退していくのかは，人口から予測できる．今日の記事ではその予測をデータを基に示す．後半は技術的な話題となる．

　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．

　EXCEL のグラフはオブジェクトの関係が分かりにくい．特に散布図はよく使うものであるだけに，それを把握しておくことが必要である．

　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．

　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．