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Predição de demanda de emergência (investigação colaboradora com Yokohama City Universidade)

Eu empurro Agência de Fogo dianteira e investigação colaboradora através de Yokohama City Universidade contender com a demanda de emergência que continua aumentando ano por ano sobre uma predição de demanda de emergência futura.

Por último atualize data 8 de março de 2019

Resumo

Eu modelei isto sobre o número de participação de emergência em 2017 e empurrei um estudo adiante com a meta de calcular um valor predito. Eu dou uma apresentação no resultado pelo prefeito coletivo de imprensa regular e sou resumido em um material de boletim de imprensa.

Os dados que eu usei

Eu mostro os dados que eu usei em modelar logo.

Registro de participação de emergência passado (de 2002 para 2016)

Na data de gnosis

É o dados que somou um registro de participação de emergência passado (de 2002 para 2016) de acordo com a data e tempo em tempo de gnosis.

Sobre cada artigo de dados

  • Ano (quatro dígitos de era cristã) quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo notou... peça uma ambulância pelo ano de gnosis
  • Mês (1-12) quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo notada lua de gnosis... peça uma ambulância
  • Dia (1-31) quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo notou... peça uma ambulância em um dia de gnosis
  • Quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo notou... peça uma ambulância a gnosis (0-23)
  • Eu não só incluo número do inválido... pessoa quem eu carreguei mas também a pessoa quem eu não carreguei finalmente por alguma razão.

※Quando dados não forem nenhuma contribuição, se torna "non-contribuição."

More divisão

É o dados que somou um registro de participação de emergência passado (de 2002 para 2016) de acordo com divisão de casa.

Sobre cada artigo de dados

  • Ano (quatro dígitos de era cristã) quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo notou... peça uma ambulância pelo ano de gnosis
  • Mês (1-12) quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo notada lua de gnosis... peça uma ambulância
  • Endereço (a cidade, os subúrbios, país estrangeiro, outros,) da divisão de casa... inválido
    • O inválido que mora em cidade... Yokohama-shi
    • O inválido que vive nos subúrbios... subúrbios de Yokohama (Japão)
    • O inválido que vive fora estrangeiro... o Japão
    • O inválido aquele Endereço como outro... nenhum endereço fixo, o desconhecido de endereço não fica claro
  • Eu não só incluo número do inválido... pessoa quem eu carreguei mas também a pessoa quem eu não carreguei finalmente por alguma razão.

※Quando dados não forem nenhuma contribuição, se torna "non-contribuição."

Lugar de participação seção administrativa

É o dados que somou um registro de participação de emergência passado (de 2002 para 2016) de acordo com lugar de participação seções administrativas.

Sobre cada artigo de dados

  • Ano (quatro dígitos de era cristã) quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo notou... peça uma ambulância pelo ano de gnosis
  • Mês (1-12) quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo notada lua de gnosis... peça uma ambulância
  • Lugar de participação seção administrativa... 18 seção administrativa (Tsurumi Ward, Custódia de Kanagawa, Custódia de Nishi, Custódia de Naka, Custódia de Minami, Custódia de Konan, Custódia de Hodogaya, Custódia de Asahi, Custódia de Isogo, Custódia de Kanazawa, Custódia de Kohoku, Custódia de Midori, Custódia de Aoba, Distrito de Tsuzuki  , Custódia de Totsuka, Custódia de Sakae, Custódia de Izumi, Custódia de Seya,) e os subúrbios
  • Eu não só incluo número do inválido... pessoa quem eu carreguei mas também a pessoa quem eu não carreguei finalmente por alguma razão.

※Quando dados não forem nenhuma contribuição, se torna "non-contribuição."

Classificação de acidente que X envelhecem divisão

É o dados que somou um registro de participação de emergência passado (de 2002 para 2016) sem querer classificação e divisão de idade.

Sobre cada artigo de dados

  • Ano (quatro dígitos de era cristã) quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo notou... peça uma ambulância pelo ano de gnosis
  • Mês (1-12) quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo notada lua de gnosis... peça uma ambulância
  • Razão (doença súbita, dano geral, acidente de tráfico,) que classificação de acidente... pedido de pronto socorro produziu
    • Eu tratei isto como deveres de emergência com uma coisa devido a doença súbita... doença
    • O acidente inesperado que não é classificado dano em geral... fogo, desastre natural, afogamento, acidentes de trabalho, jogo, prejudicando, um próprio ato desvantajoso,
    • Acidente por uma colisão, o contato com ministério de acidente de tráfico... meios de transporte um ao outro ou o passeador
  • Divisão de idade (pessoa anciã, adulto, menino ou mais jovem) da divisão de idade... inválido
    • Pessoa anciã... 65 anos ou mais velho
    • Debaixo de adulto... 18 anos ou mais velho 64 anos velho
    • ... 17 anos ou mais jovem mais jovem que um menino
  • Eu não só incluo número do inválido... pessoa quem eu carreguei mas também a pessoa quem eu não carreguei finalmente por alguma razão.

※Quando dados não forem nenhuma contribuição, se torna "non-contribuição."

Informação pública vale sobre a emergência uso apropriado

É dados todos os anos quando eu extraí a quantia de orçamento sobre a emergência uso apropriado de informação pública vale da Cidade de Yokohama, Fogo Agência pronto socorro seção.

Disponibilidade da Yokohama-shi pronto socorro telefone consulta

Yokohama-shi pronto socorro telefone consulta era o serviço que começou em 2016 e ainda fixou isto em 3.07% que seja disponibilidade (a relação de população de cidade) em 2016 como lá era poucos dados.

População de influxo

"Capítulo usando que 2 _ população _5_ envelhecem (cada ano, grau 5 anos velho), uma seção administrativa, a "população dos homens e mulheres do Yokohama-shi documentação estatística, eu obtive dados da população de cidade.

Semelhantemente do Yokohama-shi documentação estatística "e a mudança grande da população de influxo fizeram o grupo da suposição que não havia, os dados de fundamentos que usam população de densidade de população que contém situação _ (1) almoçam população de noite, fluxo de acordo com a seção administrativa do Capítulo 2 _ população _19_ viajando diariamente, assistindo a população escolar até as 2030."

Yokohama-shi predição de população futura | Yokohama-shi

Resista dados | A agência meteorológica

De dados de tempo passados (o local externo) que a Agência Meteorológica (o local externo) libertou, eu usei os dados de tempo toda data e tempo durante 2,016 anos.

O número do total estrangeiro de convidados de hotel

Do relatório anual que Cultura de Yokohama-shi e Agência de Turismo libertaram, eu adquiri o número do total estrangeiro de convidados de hotel de 2010 por 2015.

Eu calculei o número do total de estrangeiro de convidados de hotel de valor de objetivo vindo para casa (o local externo) que o Governo japonês anunciou nestes dados e "turismo visão plano reunião que apoiaram o "Japão de amanhã a 2030 e fizeram isto com os fundamentos de emergência demanda predição dados em Yokohama-shi do residente de país estrangeiro.

Feriado nacional | Governo japonês

Diferente de domingo, eu fiz um feriado nacional (o local externo) com "um feriado" e fiz outro dia no sábado com dias de semana.

Predictive modelam

Eu calculei o número (assunto vários um dia) por dia e o número (assunto vários uma hora) por uma hora para cada divisão seguinte.

  • More divisão
  • More divisão (por hora)
  • Seção administrativa
  • Classificação atravessada de divisão de idade e a classificação de acidente

A procura do modelo mais satisfatório executou uma variável de resposta, um candidato de fator que usa uma variável de explicação e a análise de regressão múltipla que eu fiz a assunto vários um dia pelo que eu busquei o anterior. Em outro palavra, eu apliquei o modelo seguinte a dados quando eu tive o plano do candidato de fator (variável de explicação) de vetor, X de assunto vários um dia (variável de resposta) com ficar na fila em y.

Mas, y=X. +., é. - Nn (0, .²P)

Pelos dias (o número dos espécimes) quando. é um vetor de erro dimensão de n seguinte distribuição normal Nn onde vetor 0 mau, linha de covariação .²P (P têm linha correlativa) aqui, e n é mirado para análise. Eu assumi estrutura de ego-retorno (AR) em erro de artigo e fiz a escolha modelo baseado em AIC. Além disso, eu usei o modelo que somou (falsa variável) e a variável sobre dinâmica de população e interação na hora do gnosis para um modelo escolhido a assunto vários um dia na hora de gnosis para um modelo em número /.

As estimativas de cada parâmetro de coeficiente modelo. contanto pelo procedimento mencionado acima é como segue.

Modele de acordo com a divisão de casa

Modele (gnosis cronometram) de acordo com a divisão de casa

Modele de acordo com a seção administrativa

Idade divisão acidente classificação modelo

Previsão

Dando uma variável de explicação uma estimativa na idade futura, usando o modelo mais satisfatório provido por uma procura, calculou um valor predito em assunto vários um dia em 2,017-2,030 anos e número /.

Como resultado de ter predito o número de participação de emergência diariamente mau ano por ano para cada divisão de casa do inválido

É o resultado do que predisse o número de participação de emergência diariamente mau ano por ano para cada divisão de casa o inválido.

Sobre cada artigo de dados

•Ano (quatro dígitos de era cristã) quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo nota... peça uma ambulância pelo ano de gnosis
•O número de um-dia participação de emergência má para o residente de cidade (valor predito)
•O número de um-dia participação de emergência má para o residente de subúrbios (valor predito)
•O número de um-dia participação de emergência má para um expat (valor predito)

Como resultado de ter predito o número de participação de emergência diariamente mau ano por ano todo gnosis

É o resultado que predisse o número de participação de emergência diariamente mau ano por ano todo gnosis.

Sobre cada artigo de dados

  • Ano (quatro dígitos de era cristã) quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo nota... peça uma ambulância pelo ano de gnosis
  • Quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo nota... peça uma ambulância a gnosis (0-23)
  • O número de um-dia participação de emergência má para o residente de cidade (valor predito)
  • O número de um-dia participação de emergência má para o residente de subúrbios (valor predito)
  • O número de um-dia participação de emergência má para um expat (valor predito)

Como resultado de ter predito o número de participação de emergência diariamente mau ano por ano para cada lugar de participação seção administrativa

É o resultado que predisse o número de participação de emergência diariamente mau ano por ano para cada lugar de participação seção administrativa.

Sobre cada artigo de dados

  • Ano (quatro dígitos de era cristã) quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo nota... peça uma ambulância pelo ano de gnosis
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Tsurumi (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Kanagawa (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Nishi (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Naka (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Minami (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Konan (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Hodogaya (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Asahi (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Isogo (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Kanazawa (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Kohoku (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Midori (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Aoba (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Distrito de Tsuzuki   (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Totsuka (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Sakae (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Izumi (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para Custódia de Seya (valor predito)
  • O número de um-dia participação má para os subúrbios (valor predito)

Como resultado de ter predito o número inválido diariamente mau ano por ano toda divisão de idade e classificação de acidente

É o resultado que predisse o número inválido diariamente mau ano por ano toda divisão de idade e classificação de acidente.

Sobre cada artigo de dados

  • Ano (quatro dígitos de era cristã) quando Cidade de Yokohama, Agência de Fogo nota... peça uma ambulância pelo ano de gnosis
  • O número inválido diariamente mau: Doença súbita (valor predito) que é mais jovem que um menino
  • O número inválido diariamente mau: Dano geral (valor predito) que é mais jovem que um menino
  • O número inválido diariamente mau: Acidente de tráfico (valor predito) que é mais jovem que um menino
  • O número inválido diariamente mau: Doença súbita (valor predito) do adulto
  • O número inválido diariamente mau: Dano geral (valor predito) do adulto
  • O número inválido diariamente mau: Acidente de tráfico (valor predito) do adulto
  • O número inválido diariamente mau: Doença súbita (valor predito) da pessoa anciã
  • O número inválido diariamente mau: Dano geral (valor predito) da pessoa anciã
  • O número inválido diariamente mau: Acidente de tráfico (valor predito) da pessoa anciã

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Chame ID: 660-888-267

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