毎朝の新聞の片隅に気になっている数値があります。
一つは現在進行してるコロナウイルスの感染者数、これは居住県内の市町村別人数と全国の都道府県別の数値があります。
それと、福島第一原子力発電所の事故による放射能数値。
前者は、PCRの検査体制もあるし、人口もあるだろうし、加えて自治体の医療体制もあるだろうしいろいろな因子があると思います。
鳥瞰図ではありませんが、人の行き来の数値がそのまま現れているのかなと直感で感じます。
私の居住している、自治体の中の市町村別の感染者数も、明らかにその傾向が顕著です。
後者の方は、あの事故以来10年になろうとしていますが、離れた自治体でもホットスポットがあります。
発生時点での気象条件によりプルームと言われる現象で、離れた場所の何でもない所に異常値が出現する場合があります。
この二つの数値は、人口動態から推測できる値と、自然現象でスーパーコンピュータの解析を持ってしても、解析不可能の値があると思います。
いずれにせよ、多変量解析の分析から見ると、前者の数値は後年の疫学調査で解明されると思いますが、楽しみです。
一つは現在進行してるコロナウイルスの感染者数、これは居住県内の市町村別人数と全国の都道府県別の数値があります。
それと、福島第一原子力発電所の事故による放射能数値。
前者は、PCRの検査体制もあるし、人口もあるだろうし、加えて自治体の医療体制もあるだろうしいろいろな因子があると思います。
鳥瞰図ではありませんが、人の行き来の数値がそのまま現れているのかなと直感で感じます。
私の居住している、自治体の中の市町村別の感染者数も、明らかにその傾向が顕著です。
後者の方は、あの事故以来10年になろうとしていますが、離れた自治体でもホットスポットがあります。
発生時点での気象条件によりプルームと言われる現象で、離れた場所の何でもない所に異常値が出現する場合があります。
この二つの数値は、人口動態から推測できる値と、自然現象でスーパーコンピュータの解析を持ってしても、解析不可能の値があると思います。
いずれにせよ、多変量解析の分析から見ると、前者の数値は後年の疫学調査で解明されると思いますが、楽しみです。