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大野窟古墳

大野窟古墳（おおのいわやこふん）は、熊本県八代郡氷川町大野にある古墳。形状は前方後円墳。国の史跡および熊本県指定史跡に指定されている。
熊本県では最大規模の古墳で、6世紀中葉-後半（古墳時代後期）頃の築造と推定される。国内最大の高さを測る巨石の横穴式石室が知られる。

**概要**
熊本県中央部、大野原台地上に築造された大型前方後円墳である。一帯は多くの古墳の営造地として知られ、南方では野津古墳群（国の史跡）が分布する。2003-2008年度（平成15-20年度）に測量調査および発掘調査が実施されている。
墳形は前方部前端が突出する「剣菱型」の前方後円形で、前方部を南方に向ける。墳丘は2段築成。墳丘長は122.8メートルを測り、熊本県では最大規模になる。墳丘周囲（前方部前面除く）には盾形周濠が巡らされ、幅は後円部側で約12メートルを測る。前方部前面では周濠の代わりに土坑（祭祀に関係か）が並ぶという珍しい様式をとる。埋葬施設は複室の両袖式横穴式石室で、内部に家形石棺1基・屍床2基を有し、南西方（くびれ部方向）に開口する。この石室は高さ6.5メートルを測り、高さの点では国内最大規模になる。石室内部の発掘調査は実施されておらず副葬品は明らかでないが、出土品としては、前述の周濠土坑から須恵器や新羅系の陶質土器が、墳丘から笠形石製表飾が検出されている。
この大野窟古墳は、石室の特徴や出土品より古墳時代後期の6世紀中葉-後半頃の築造と推定される。同時期の九州地方では、岩戸山古墳（福岡県八女市、138メートル）に次ぐ規模になる。なお、氷川町内では大野窟古墳に先立つ6世紀前半頃の古墳群として野津古墳群（氷川町野津）も知られ、大野窟古墳および野津古墳群の被葬者に関しては、肥後地方を拠点にした有力豪族の火君（ひのきみ、肥君）一族と推定する説がある。
古墳域は1985年（昭和60年）に熊本県指定史跡に指定され、2013年（平成25年）には国の史跡に指定されている。2016年（平成28年）には、地震（平成28年熊本地震）により石室の石材の一部が崩れる被害が生じている。

**遺跡歴**
 明応6年（1497年）、石室内に阿弥陀如来が祀られる（壁面に刻字）。- 1985年（昭和60年）11月19日、熊本県指定史跡に指定。- 2003-2008年度（平成15-20年度）、測量調査および発掘調査。円墳でなく前方後円墳と判明（氷川町教育委員会）。- 2013年（平成25年）10月17日、国の史跡に指定。- 2016年（平成28年）、平成28年熊本地震による被害。

**墳丘**
墳丘の規模は次の通り。- 墳丘長：122.8メートル- 後円部
** 直径：70メートル- 前方部
** 幅：70メートル
** 長さ：57.5メートル

**埋葬施設**
石室開口部
埋葬施設としては、阿蘇溶結凝灰岩製の切石からなる複室の両袖式横穴式石室が使用されている。この石室の規模は次の通り。- 石室全長：12.4メートル- 玄室
** 長さ：5.2メートル
** 幅：2.9-3.1メートル
** 高さ（天井高）：6.5メートル- 前室
** 長さ：1.8メートル
** 幅：約2.1メートル
** 高さ：1.9-2メートル- 羨道
** 長さ：約3.5メートル
** 幅：1.8-2メートル
** 高さ：約2.1メートル
石室は熊本県では最大規模になり、ひいては九州地方においても宮地嶽古墳（福岡県福津市）と並び最大級の規模になる。特に玄室の天井高に限ると、国内最大規模になると見られている。石材には2メートル四方を超える巨石が使用され、一部には赤色顔料の痕跡も認められる。
玄室奥には同じく凝灰岩製の刳抜式家形石棺が据えられている。この石棺は長さ2.40メートル、幅1.30メートル、高さ0.87メートルを測り、植山古墳（奈良県橿原市、推古天皇の初葬地か）の石棺に匹敵する規模になる。石棺の上部には幅1.9メートルの石棚が設けられているほか、玄門寄り部分では凝灰岩製の屍床が左右に1基ずつの計2基設けられている。これら石室内部の発掘調査は実施されておらず、副葬品等の詳細は明らかでない。
なお羨道の壁面には、後世の明応6年（1497年）に阿弥陀如来を祀った旨の刻字が残されている。

**文化財**

**国の史跡**
 大野窟古墳 - 2013年（平成25年）10月17日指定。

**熊本県指定文化財**
 史跡
** 大野窟古墳 - 1985年（昭和60年）11月19日指定。

**脚注**

**参考文献**
 大野窟古墳パンフレット（氷川町教育委員会生涯学習課、2016年）- 史跡説明板（熊本県教育委員会、1991年設置）

**関連文献**
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**関連項目**
 火国- 野津古墳群

**外部リンク**
 大野窟古墳-  大野窟古墳 - 氷川町ホームページ
アメリカ領サモアの空港の一覧

アメリカ領サモアの空港の一覧を示す。

**空港**

**関連項目**
 Transportation in American Samoa- ICAO空港コードの一覧/N#アメリカ領サモア

**脚注**

**外部リンク**
  Aircraft Charter World-  World Aero Data
アンソニー・ゴールドストーン

アンソニー・ゴールドストーン（Anthony Goldstone, 1944年7月25日 - 2017年1月2日 ）は、イギリス出身のピアニスト。

**経歴**
リヴァプールの生まれ。マンチェスター王立音楽院でデリック・ウィンドハムに師事し、マリア・クルチオの薫陶も受けた。1965年にジョン・バルビローリの指揮するマンチェスター王立音楽院管弦楽団の演奏会でデビュー。1968年にミュンヘンとウィーンの国際コンクールに入賞し、1969年にロンドンで初公演を開いてピアニストとしての名声を確立した。
1978年には室内音楽集団のミュージシャンズ・オヴ・ザ・ロイヤル・エクスチェンジを設立し、夫人のキャロライン・クレモウとのピアノ・デュオをはじめとする室内楽の分野で演奏活動を展開している。教育者としては、1973年から母校のマンチェスター王立音楽院の講師を務めた。

**註 ==
岸川美好

岸川 美好（きしかわ みよし、1948年2月7日 ‐ ）は日本の演歌歌手。

**来歴**
山口県宇部市出身で、現在は佐賀県嬉野市に籍を置く。父親は市議会議員だった。視覚障害者であり、生まれたときからほとんど目が見えず、現在は全く見えない。作曲家の市川昭介と出会い、2000年（平成12年）に52歳でキングレコードより『春びより/雪どけ』でデビューする。
2002年（平成14年）、妻の岸川洋子とアルバム「二人三脚夫婦旅」「人生」（岸川音楽事務所）を発売。
2004年（平成16年）、盲導犬普及のためにチャリティーアルバムを作り、売上を九州盲導犬協会に寄付。

**エピソード**

**パラリンピック出場**
1964年（昭和39年）、東京で開催された第2回パラリンピックの男子100メートル陸上競技に出場し、大会新記録となる12.3秒のタイムで優勝、金メダルを獲得した。

**盲導犬アロマとの出会い**
2002年（平成14年）、ラブラドール・レトリバーのアロマが盲導犬として貸与された。このアロマは同年に佐賀県嬉野町（現・嬉野市）より人間以外では日本初となる特別住民票を交付され、嬉野町の町民に認定された。住民票記載の氏名は岸川アロマ、性別は女、続柄は夢先案内人。
2003年（平成15年）には、盲導犬普及ならびに新たに施行された身体障害者補助犬法のPRを目的とする47都道府県知事への表敬訪問をスタート。妻と盲導犬アロマを伴い各都道府県庁を訪問した。また、同時に各地で行なった募金活動ではで2,008,051円を集めた。

**紅白歌合戦出場の署名運動**
2002年（平成14年）、紅白歌合戦に出場するため、妻である岸川洋子のサポートで佐賀県の隣の長崎県からスタート、東京都の東京NHKホールをゴールとする1,500キロの道のりを、署名を集めながら夫婦で歩いた。NHKの会長に直訴しようとしたが会長には会えず、代わりにセンター長が対応、集まった署名39,000名分を提出した。紅白歌合戦に出場する目的は果たせなかったが、多数のメディアに取り上げられた。

**嬉野市長選挙への立候補**
2018年（平成30年）1月14日告示、1月21日投開票の嬉野市長選挙において、岸川は1月8日に無所属での立候補を表明した。他の候補者に遅れての表明となったが、出馬理由について「観光への熱意を感じる候補者がいない」とし、観光振興や企業誘致、障害者や高齢者が安心して暮らせるまちづくりなどを公約に掲げた。投開票の結果、村上大祐が新市長となり、岸川は落選した。

**その他**
 日本唯一の視覚障害者のためのラジオ放送局日本福祉放送の番組でパーソナリティを務めている。- 1998年（平成10年）、長男の岸川伸資がチンドン屋「嬉野温泉お茶らか夢楽団」を旗揚げした。その後岸川美好と妻の岸川洋子も参加。嬉野温泉のPRのために大型バスをチャーターし、長崎から東京までの高速道路の各パーキングエリアに立ち寄ってはパフォーマンスしたり、韓国などへの海外遠征を行なった。- 2003年（平成15年）より佐賀新聞で数年間、「甘口・辛口」という連載コラムを執筆していた。

**代表曲**
 春びより／雪どけ（2000年、キングレコード）- 二人三脚夫婦旅（2002年、岸川音楽事務所）- 人生（2002年、岸川音楽事務所）- 湯の町嬉野しのび宿（2016年、リアルミュージックファクトリー）

**著書**
 だれかが助けてくれた（1993年、岸川美好・心の宝石箱）- 続だれかが助けてくれた（1993年、岸川美好・心の宝石箱）- 長崎・東京 二人三脚夫婦旅（2003年、文芸社）

**受賞**
 「輝き！」嬉野町民賞（2002年）- 厚生労働大臣賞（2005年）

**脚注**

**外部リンク**
  岸川美好 公式サイト
ウォリス・フツナの空港の一覧

ウォリス・フツナの空港の一覧を示す。

**空港**

**関連項目**
 Transport in Wallis and Futuna- ICAO空港コードの一覧/N#NL - ウォリス・フツナ

**脚注**

**外部リンク**
  Aircraft Charter World-  World Aero Data
竹越

竹越（たけこし）は、愛知県名古屋市千種区の地名。現行行政地名は竹越一丁目及び竹越二丁目。住居表示実施。

**地理**
名古屋市千種区北東部に位置するp=1467。西は千代田橋二丁目、南は光が丘一丁目・宮根台一丁目、北は守山区、北東は香流橋一丁目に接するp=1467。

**歴史**

**地名の由来**
猪子石村の字竹越によるp=109。竹越は、竹藪が多くあったことによるという説と「岳の腰」（山の腰）が転じたという説があるp=109。

**沿革**
 1981年（昭和56年）10月25日 - 千種区猪高町大字猪子石および鍋屋上野町の一部により、同区竹越一丁目・同二丁目として成立p=730。- 1983年（昭和58年）8月28日 - 猪高町大字猪子石原の一部を編入するp=730。

**世帯数と人口**
2019年（平成31年）1月1日現在の世帯数と人口は以下の通りである。

**人口の変遷**
国勢調査による人口の推移

**学区**
市立小・中学校に通う場合、学校等は以下の通りとなる。また、公立高等学校に通う場合の学区は以下の通りとなる。

**施設**
 岐阜信用金庫香流橋支店p=1467- 真宗大谷派大応寺p=1467- 竹越公園p=1467
 1972年（昭和47年）6月28日供用開始。- 小原橋緑地p=1467
The Gifu Shinkin Bank Kanarebashi Branch.JPG|岐阜信用金庫香流橋支店（2008年6月）

**交通**
 基幹バス - 竹越バス停地名の読みは「たけこし」であるが、バス停の読みは「たけのこし」である。
** 東行き：引山・三軒家方面
** 西行き：栄・名古屋駅（名鉄バスセンター）方面- 愛知県道215号田籾名古屋線（出来町通）
Key Route Bus Takekoshi Bus Stop 20150902.JPG|基幹バス竹越停留所（2015年9月）

**その他**

**日本郵便**
 郵便番号 : 464-0007（集配局：千種郵便局）。

**脚注**

**注釈**

**出典**

**WEB**

**書籍**

**参考文献**
 Cite book|和書|editor=「角川日本地名大辞典」編纂委員会|year=1989|date=1989-03-08|title=角川日本地名大辞典 23 愛知県|publisher=角川書店|isbn=4-04-001230-5|language=日本語|ref=harv- ref=harv

**統計資料**
 ref=harv- ref=harv- ref=harv

**関連項目**
 名古屋市の地名

**外部リンク ==
ヘナロ・レオン

ヘナロ・レオン（Genaro Leon、1960年8月10日 - ）は、メキシコの男性プロボクサー。シナロア州クリアカン出身。初代WBO世界ウェルター級王者。

**来歴**
1984年ロサンゼルスオリンピックのウェルター級で出場。1回戦を完封で制すと、2回戦は後のWBA世界スーパーライト級王者平仲明信を初戦に続き完封で制した。3回戦は3-2の僅かで制したが準々決勝で後のWBA世界ウェルター級王者で今大会で金メダルを獲得するマーク・ブリーランドに初回KO負けで敗退した。
1984年9月28日、プロデビューを果たし2回KO勝ちで白星でデビューを飾った。
1986年2月22日、マリオ・オルメドと対戦し10回判定勝ち。
1988年9月22日、ヤング・デリック・タイガーと対戦し10回2-0の判定勝ち。
1989年5月6日、ダニー・ガルシアと初代WBO世界ウェルター級王座決定戦を行い初回KO勝ちで王座獲得に成功した。
1989年12月15日、WBO世界ウェルター級王座を返上した。
1989年12月16日、メキシコシティのプラザ・デ・トロスでWBCアメリカ大陸ウェルター級王者スリオ・サンチェスと対戦し初回1分54秒TKO勝ちで王座獲得に成功した。
1991年3月27日、ミゲル・アンヘル・ドミンゲスと対戦し4回TKO勝ちで初防衛に成功した。
1992年3月16日、ラモン・ラモスと対戦し2回TKO勝ちで2度目の防衛に成功した。
1993年1月12日、ニューヨークのlabel=パラマウント・シアターでWBC世界ウェルター級王者バディ・マクガートと対戦し12回0-3(113-118、114-117、111-117)の判定負けでWBOに続く王座獲得に失敗した。
1994年4月23日、ヘスス・カルデナスと対戦し3回失格負けで3度目の防衛に失敗し王座から陥落した。
1995年8月7日、後のIBF世界スーパーウェルター級王者でNABO北米ウェルター級王座決定戦でルイス・ラモン・カンパスと対戦し3回TKO負けで王座獲得に失敗した。
2001年7月28日、カルロス・アントニオ・エスコバルと対戦し7回KO勝ちを最後に現役を引退した。

**獲得タイトル**
 初代WBO世界ウェルター級王座（防衛0=返上）- WBCアメリカ大陸ウェルター級王座

**脚注**

**関連項目**
 男子ボクサー一覧- 世界ボクシング機構(WBO)世界王者一覧

**外部リンク**
  BoxRecによる戦績
長谷川博一 (曖昧さ回避)

長谷川 博一（はせがわ ひろかず）- 長谷川博一 (心理学者) - 日本の心理学者、臨床心理学者- 長谷川博一 (サッカー選手) - 日本のサッカー選手- 長谷川博一 (ライター) - 日本のフリーライター
北マリアナ諸島の空港の一覧

北マリアナ諸島の空港の一覧を示す。

**空港**

**関連項目**
 Transport in the Northern Mariana Islands- ICAO空港コードの一覧/P#北マリアナ諸島

**脚注**

**外部リンク**
  Aircraft Charter World-  World Aero Data
扇田小学校

扇田小学校（おうぎたしょうがっこう／おうぎだしょうがっこう）は、日本の公立小学校。- 五戸町立扇田小学校 - 青森県- 大館市立扇田小学校 - 秋田県- 千葉市立扇田小学校 - 千葉県
ウィテカー

ウィテカー（Whitaker、Whittaker、Whitacre ）は、英語圏の姓。日本語での表記は一定せず、ウィタカー、ウィテッカー、ホイッタカー、ホイッティカー、ホイタッカー、ホイッテーカーなど多数ある。- エドマンド・テイラー・ホイッテーカー - イングランドの数学者。- エリック・ウィテカー - アメリカの作曲家、指揮者。- ジョセフ・ホイッティカー - イングランドの植物学者。- ジョディ・ウィテカー - イングランドの女優。- スティーヴン・ウィテカー - スコットランドのサッカー選手。 - パーネル・ウィテカー - アメリカのプロボクサー。- フォレスト・ウィテカー - アメリカの俳優。- ルー・ウィテカー - アメリカの野球選手。- ロジャー・ウィテッカー - ケニアのシンガーソングライター。- ロバート・ウィテカー - ニュージーランドの総合格闘家。- ロバート・ウィテカー (写真家) - イギリスの写真家。- ロバート・ホイッタカー - アメリカの生物学者。
ガストン・メルロ

セバスティアン・ガストン・メルロ（Sebastián Gastón Merlo, 1985年1月26日 - ）は、アルゼンチンのブエノスアイレス出身の元サッカー選手。

**経歴 **
2009年、ベトナムのSHBダナンに移籍した。2009シーズンはVリーグで15ゴールを決めて得点王に輝き、ダナンもVリーグとベトナム・カップの2冠を達成した。2011シーズンまで3シーズン連続で得点王に輝いた。2014年に膝の手術を受け、クラブを退団してアルゼンチンに帰国した。
2016年、ベトナム遠征を行った横浜FCとの親善試合でゴールを決めるなどアピールに成功し、SHBダナンに復帰した。

**タイトル**

**クラブ**
 Vリーグ：2回
** 2009, 2012- ベトナム・カップ：1回
** 2009

**個人**
 Vリーグ 得点王：4回
** 2009, 2010, 2011, 2016- Vリーグ 最優秀外国人選手：3回
** 2009, 2010, 2011

**脚注 ==
見せかけの回帰

ランダムウォーク過程の見せかけの回帰。シミュレーションで発生させた互いに独立なランダムウォークを回帰したもの。独立なのにも関わらず非常に高いt検定統計量の値となっている。
見せかけの回帰（みせかけのかいき、spurious regression）とは、統計学や計量経済学において、統計的に独立である無関係の二つの時系列変数が最小二乗法による回帰分析において統計的に有意な係数の推定値を取ってしまうという問題である。クライヴ・グレンジャーとPaul Newboldによって1974年にモンテカルロ法を用いたシミュレーションで発見され、Peter C. B. Phillipsによって1986年に理論的に示された。単位根過程と呼ばれる時系列変数同士の回帰分析によって起こる問題であり、単位根過程は経済データなどで頻繁にみられるため、1980年代以降の計量経済学における時系列分析では常に注意が払われる問題となっている。

**概要**
見せかけの回帰は時系列変数の回帰において説明変数と被説明変数が双方とも単位根過程である時に発生しうる。説明変数と被説明変数が共に単位根過程ならば、二つの変数は独立、つまり何の因果関係も相関関係もないとしても、その回帰係数は通常の手続きにおいて統計的に有意となる場合が多い。これを見せかけの回帰と呼ぶ。単位根過程は例えばランダムウォーク過程やドリフト付きランダムウォーク過程など時系列データにおいて頻繁に見られるため、見せかけの回帰を考慮しなければ本来無関係であるはずの二つの変数に対して誤った関係を見出しかねない。
擬似相関は観測されない、もしくは推計の対象としていない第三の変数がそれぞれの変数に対して影響を与えるという意味では、因果関係は存在しないが相関関係は存在する。つまり、説明変数は被説明変数の（無条件の）予測としては機能しうる。しかし、見せかけの回帰は因果関係も相関関係も存在しない確率論的に独立である二変数に対しあたかも関係があるかのように推定されてしまう場合があるということを述べている。
例えば、経済データにおける単位根である可能性が疑われる系列の例として株価などの資産価格、GDPや消費、雇用者数などのマクロ集計量などがある。これらの変数同士の回帰は、仮に有意な関係が得られたとしても、見せかけの回帰である可能性も否定できない。

**数式での表現**
見せかけの回帰は以下のようにして数式として表現される。次のような2つのランダムウォーク過程を考える。


ただし、 はIID（独立かつ同一分布に従う）で


であるとする。また  と  は互いに独立であると仮定する。この仮定により  と  もまた互いに独立な無関係である変数となることが分かる。
ここで次のような線形回帰式を最小二乗法で推定する。

と  には何の関係もないので  である。しかし、この回帰式の、 個の観測値においての最小二乗法による  推定量  は以下の確率変数に分布収束する。

ここで  は互いに独立なブラウン運動である。そして帰無仮説  についてのt検定統計量  はある確率変数  に対して

となる。検定統計量  を  で割ったものがある確率変数  に分布収束するので、検定統計量そのものはマイナス無限大か無限大に発散する。よって観測個数  が十分大きければ検定統計量  は棄却値を上回ることが予想される。
ここで問題となっているのは真の値  の下で誤差項  が非定常過程（単位根過程）となっていることである。

**共和分**
見せかけの回帰は無関係な単位根過程同士に関係が存在するような推定結果が得られてしまうという問題であるが、実際に単位根過程がある（線形）方程式を常に成立させるように変動している場合がある。このような関係を共和分（cointegration）と呼ぶ。単位根過程間での関係は見せかけの回帰を生じるさせるようなものか、共和分であるかのいずれかなので、単位根過程間での有意な関係の有無を調べたい時には見せかけの回帰を起こすリスクが存在する最小二乗法ではなく、共和分関係の推定と共和分検定を用いることが推奨される。

**見せかけの回帰の回避**
見せかけの回帰を回避する方法はいくつか提案されている。

**ラグ付きの回帰**
1期前の説明変数、もしくは被説明変数を説明変数として加える事で見せかけの回帰は回避できる。つまり、単位根過程  に対し

という回帰式で最小二乗法を適用する。例えば、数式での表現で定義されているように  がランダムウォークならば、 であり、結果として誤差項が  を満たし、定常過程となるので通常の最小二乗法で係数が一致推定できる。しかし、仮説検定においては  の非定常性により通常の手続きと異なる方法を取る必要がある。

**差分を取った回帰**
説明変数と被説明変数の差分に対する関係を見る方法もある。つまり、単位根過程  に対し

という回帰式で最小二乗法を適用する。ここで  が1次の単位根過程ならば説明変数と被説明変数が共に定常過程となるので通常と全く同じ方法で一致推定や仮説検定なども行える。この簡便さや扱いやすさから差分を取った回帰は多くの研究者によって用いられているが欠点もある。一つが  が単位根過程でない、つまり定常過程の場合である。もしそうならば最小二乗法による推定は誤った結果を導きかねない。もう一つが  に共和分の関係が存在する場合である。この場合も差分を取った回帰では共和分関係を特定する事はできず、間違った結果を導きかねない。

**脚注**

**参考文献**

**関連項目**
 単位根- 共和分
ゲルト・ボー・ヤコブセン

ゲルト・ボー・ヤコブセン（Gert Bo Jacobsen、1961年12月18日 - ）は、デンマークの元プロボクサー。オエストルップ出身。元WBO世界ウェルター級王者。

**来歴**
1982年10月7日、コペンハーゲンでプロデビューを果たし初回KO勝ち。
1984年2月18日、ホセ・ルイス・ビチョと対戦し8回判定勝ち。
1986年1月10日、EBUヨーロッパライト級王者レネ・ウェラーと対戦し8回TKO勝ちで王座獲得に成功した。
1986年4月18日、アルフレド・ラインニジャーと対戦し12回3-0(118-110、119-110、119-113)の判定勝ちで初防衛に成功した。
1986年10月17日、フェルナンド・ブランコと対戦し12回3-0の判定勝ちで2度目の防衛に成功した。
1987年2月27日、ホセ・アルマンド・ヘルナンドと対戦し12回3-0の判定勝ちで3度目の防衛に成功した。
1987年6月8日、アライン・シモーズと対戦し8回TKO勝ちで4度目の防衛に成功した。
1987年10月2日、クラウディオ・ニッチと対戦し4回KO勝ちで5度目の防衛に成功した。
1988年10月28日、IBF世界ライト級王者グレグ・ホーゲンと対戦しキャリア初黒星となる10回1分20秒TKO負けで王座獲得に失敗した。
1989年6月14日、ポリ・ディアスと対戦し6回TKO負けで6度目の防衛に失敗し王座から陥落した。
1991年2月15日、WBO世界ウェルター級王者マニング・ギャロウェイと対戦し9回TKO負けで王座獲得に失敗した。
1992年11月27日、マニング・ギャロウェイと再戦したが初回無効試合に終わりまたも王座獲得に失敗した。
1993年2月12日、マニング・ギャロウェイと3度目の対戦を行い12回3-0(2者が115-113、116-113)の判定勝ちで王座獲得に成功した。
1993年10月16日、WBO世界ウェルター級王座を返上した。
1994年11月11日、EBUヨーロッパスーパーライト級王者で後のWBA世界スーパーライト級王者カル・ライリーと対戦し3回TKO負けでEBU王座2階級制覇に失敗した。
1995年4月28日、カル・ライリーと再戦したが9回TKO負けを最後に現役を引退した。

**獲得タイトル**
 EBUヨーロッパライト級王座- WBO世界ウェルター級王座（防衛0=返上）

**関連項目**
 男子ボクサー一覧- 世界ボクシング機構(WBO)世界王者一覧

**外部リンク**
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MAS 50

MAS Modèle 1950は、フランスのサン＝テティエンヌ造兵廠（MAS）およびManufacture d'armes de Châtellerault （MAC）で製造された自動拳銃。

**概要**
1940年代後半のフランス軍は、第二次世界大戦で大きな被害を出したために、その装備火器は、連合国のものやナチス・ドイツによるフランス占領下に持ち込まれたり生産されたりしたドイツ製のものなどが混在し、非常に多彩になっていた。拳銃については、戦前から用いられていたSACM 35（Mle.1935A）やMAS 35（Mle.1935S）のほか、アメリカ製のM1911、ドイツ製のルガーP08やワルサーP38が用いられていた。特にワルサーP38は評価が高く、モーゼル社を接収して4万丁の再生産までさせている。しかしこれらの拳銃は、使用弾薬からして規格が異なり、兵站上の問題が大きかった。このことから、これらを一括して更新する国産拳銃として開発されたのが本銃である。
設計面では、1930年代に開発されてフランス陸軍の制式拳銃となっていたMAS 35（Mle.1935S）を元にしている。同銃は7.65×20mm弾を使用していたのに対し、本銃では、ワルサーP38などと同じ9x19mmパラベラム弾の規格にあわせてスケールアップしている。またグリップの滑り止め横溝など、デザイン上でもワルサーP38との類似点が指摘されている。
トライアルの結果、本銃は1952年に国家憲兵隊を含むフランス軍の制式拳銃として選定され、また国家警察の共和国保安機動隊（CRS）でもワルサーP38の後継として採用された。このほか、旧フランス植民地諸国でも多数が採用された。この大量の需要に対して、当時MAS 49半自動小銃の生産も行っていたMASの生産能力では対応しきれず、当初はシャテルロー造兵廠（MAC）が生産の主力となった。
その後、性能の陳腐化に伴い、1980年代に入ると新制式拳銃としてPAMAS G1（ベレッタM92G）が選定され、本銃はこちらに更新されて運用を終了することとなった。

**脚注**

**関連項目**
 MAT 49 - 同時期に開発された同口径の短機関銃- ベレッタM1951 - ベレッタ社が開発した同世代銃
単位根

単位根（たんいこん、unit root）とは、時間を通じて変化する確率過程が持つ、統計的推論に問題をもたらし得る側面の一つである。
もし線形な確率過程の特性方程式の根の一つが1であるならば、その確率過程は単位根を持つ。このような確率過程は非定常である。もしこの確率過程の特性方程式の他の根がすべて単位円の内側にあるならば、つまり絶対値が1以下ならば、この確率過程の1階差分は定常である。

**定義**
離散確率過程  を考え、次のような p 次の自己回帰確率過程であると仮定する。

ここで、  は自己相関がなく、平均が0で定数の分散  を持つとする。簡単化のために  とする。もし、特性方程式、
、
の根の一つが  ならば、この確率過程は単位根を持つ、もしくはlabel=一次の和分過程であると呼び、 と書く。もし、特定方程式の複数個（r 個）の根が  ならば（解  の重複度が r ならば）、その確率過程は r 次の和分過程であり、 と書く。

**例**
一次の自己回帰モデル  は、 ならば、単位根を持つ。この例では、特性方程式は  となる。この方程式の根は  である。
もしこの一次の自己回帰確率過程が単位根を持つならば非定常時系列である。つまりその確率過程のモーメントは時間  に依存する。単位根の効果を明らかにするために、 y0 = 0 からスタートした1次自己回帰の例を考えよう。

再帰的代入により、 と書ける。よって  の分散は以下のように与えられる。

である一方で  なので、分散は t に依存する。
単位根の存在を確かめる検定は多数存在する。その内のいくつかを挙げると以下となる。
# ¶ 統計量、もしくはディッキー–フラー検定（DF検定）
# 根が1以上であるかの有意性検定（F検定）
# フィリップス–ペロン検定（PP検定）
# Dickey–Pantula 検定

**関連モデル**
AR（自己回帰）モデルとARMA（自己回帰移動平均）モデルに加え、残差それ自身が時系列構造を持ち、ゆえに上で議論したような単位根を持つARないしはARMAでモデル化される必要がある場合、線形回帰において重要な問題が起こる。単位根を含んだ1次のARMAモデルを回帰により推定した場合の誤差が持つ有限標本での性質も分析されている。

**単位根の存在が疑われる時の推定**
最小二乗法(OLS)は自己回帰モデルの傾きを推定するためにしばしば用いられる。OLSの使用の妥当性は確率過程が定常であることに依存する。もし、確率過程が非定常ならば、OLSの使用は間違った推定をもたらし得る。クライヴ・グレンジャーとPaul Newboldはそのような間違った推定を見せかけの回帰（spurious regression）と呼んだ。見せかけの回帰では、高い決定係数と高い t 検定統計量が得られるが、経済学的な意味はまったくない。
傾きを推定するためには、まず単位根が存在するという帰無仮説の下での単位根検定を行わなければならない。もしこの帰無仮説が棄却されれば、OLSを利用できる。しかしながら、単位根の存在が棄却できなければ、その系列の差分を取らなくてはならない。もし単位根検定により差分系列が定常であると確かめられたならば、OLSをその差分系列に対して傾きを推定する為に使用できる。
例えば、AR(1)の場合、 は定常である。
AR(2)の場合、 は  と表すことができ、L は各変数の時間の添え字を一期分に減らすlag operatorである。つまり  を満たす。もし  ならば、このモデルは単位根を持ち、 と置ける。すると

は  ならば定常である。よって傾き  を推定する為にOLSを用いることが出来る。
もし確率過程が多数の単位根を持つならば、差分オペレーターを複数回適用できる。

**単位根過程の性質と特性**
 単位根過程へのショックは、定常過程のように減衰することなく、恒久的な影響を与える。- 上で記したように、単位根過程は t に依存し、発散するような分散を持つ。- もしある系列が単位根を持つことが分かっているならば、その系列の差分は定常となる。例えば、系列  が I(1) ならば、系列  は I(0)（定常）である。ゆえにこれを差分定常過程と呼ぶ。

**単位根仮説**
上の図は潜在的な単位根の例を描写している。赤の線が観測された生産量の下落を表している。緑の線はこの系列が単位根である場合の生産量の回復経路を示している。青の線はこの系列が単位根ではなく、トレンド定常過程である場合の生産量の回復経路を示している。青の線はダッシュ線のトレンドに追いつき追従する一方で緑の線はいつまでもトレンド線の下にある。単位根仮説からは生産量のスパイクが過去のトレンドより高いレベルの生産量の水準を導くこともまた言える。
経済学者は様々な経済的統計量、特に生産量、が単位根を持つか、もしくはトレンド定常過程かで議論を行っている。ドリフト付き単位根過程は、1次オーダーの場合、以下で与えられる。

ここで c は定数項であり、"ドリフト"項と見なされ、 はホワイトノイズである。たった1期間でもノイズ項の値が0でなければ、グラフで示すようにノイズは  の値に恒久的な影響を与える。よって直線  からの逸脱は非定常であり、どのようなトレンドにも戻ることはない。対照的にトレンド定常過程は以下で与えられる。

ここで k はトレンドの傾きであり、 はノイズである（単純な場合ではホワイトノイズであるが、より一般的にはノイズ自体が定常自己回帰過程である）。ここでは、どのような一時的ノイズも  がトレンド上にあるという長期的傾向から置き換わることはない、これは図で示したとおりである。この過程は、トレンド線からの逸脱が定常であるがために、トレンド定常性と呼ばれる。
この問題は景気循環における文献で特に一般的である。この問題についての研究はGNPと他の生産集計量が単位根仮説を統計的に棄却し損ねたという Nelson と Plosser の研究から始まっている。それ以来、統計的方法についての技術的な批判にまつわる議論が行われている。いくつかの経済学者はGDPは単位根、もしくは構造変化を持ち、経済的な下落は恒久的に長期でのGDPの水準低下をもたらすだろう、と主張している。他の経済学者はGDPはトレンド定常的であると主張している。つまり、GDPが景気悪化の間下落したとしても、後にトレンドが予期している水準にまで戻り、ゆえに恒久的なGDPの下落は存在しないと主張している。単位根仮説についての文献が統計的方法についての難解な議論と整合的であるだろうという一方で、この仮説は経済予測と政策に有意な実証的含意をもたらしている。

**脚注**

**関連項目**
 ディッキー–フラー検定- 拡張ディッキー–フラー検定- ADF-GLS検定- 単位根検定- フィリップス–ペロン検定- 共和分、単位根を持つ二つの変数の関係を決定する概念- 加重対称単位根検定 （WS）- Kwiatkowski, Phillips, Schmidt and Shin test、KPSS testsとして知られる。
齋藤義雄

齋藤 義雄（さいとう よしお、1958年 - ）は、日本の教育学者。
2016年度から、東京家政学院大学現代生活学部児童学科の教授。2015年度は東海学院大学の准教授であった。専門分野は教育課程、教育方法、特別活動。

**所属学会**
日本カリキュラム学会、日本教育方法学会、日本教育経営学会　日本特別活動学会、関東教育学会、東北教育実践経営学会。

**経歴**
栃木県那須烏山市出身、栃木県立宇都宮東高等学校を卒業後、宇都宮大学に進学。同大学教育学部中学校教員養成課程数学科を卒業し、学士（教育学）を修了した。
のち、宇都宮大学大学院教育学研究科学校教育専攻学校教育専修博士前期課程にて修士（教育学）修了。また日本大学文理学部英文学科英文学専攻も卒業している。
東北大学大学院教育学研究科博士課程にも通ったが、後期3年の課程単位取得後に退学している。
大学教員になる前は、栃木県の公立小中学校の教員であった。2015年に、東海学院大学の准教授に就任した。2016年度から、東京家政学院大学の教授に就任した。

**合唱歴**
宇都宮大学混声合唱団
*宇都宮ジンガメルアカデミー
*栗友会合唱団
*宇都宮第九合唱団
*クワイヤー・アイノス
*グローリアアンサンブル＆クワイヤー
*東響コーラス
*ルックスエテルナ
*イルミナート合唱団（Facebook参照）

**脚注**

**外部リンク**
yoshio.saitou.1422- 東京家政学院大学による紹介
ディッキー–フラー検定

ディッキー–フラー検定（ディッキー–フラーけんてい、Dickey–Fuller test）とは、統計学において、自己回帰モデルが単位根を持つかどうかを調べる仮説検定法である。統計学者のDavid DickeyとWayne Fullerに由来し、彼らはディッキー–フラー検定を1979年に提案した。

**説明**
単純なAR(1)モデルは以下のように表される。
 
ここで  が興味のある変数で、 は時間のインデックスである。 は係数であり、 はerrors and residuals in statisticsである。もし  ならば単位根が存在する。この場合、モデルは非定常となる。
回帰モデルは次のように書くことが出来る。
 
ここで  は1階差分のオペレーターである。このモデルは推定可能で、単位根の検定は  （ここでは、 ）であるかという検定と同値になる。このテストは生のデータというより誤差項に対して行われるので、棄却値を計算する為に標準的なt分布を用いることは出来ない。ゆえに、この検定統計量  は特定の確率分布を持っている。その分布はディッキー–フラー表として知られている。
ディッキー–フラー検定には3つのバージョンが存在する。
1. 単位根の検定
: 
2. ドリフト付き単位根の検定
: 
3. ドリフト付き単位根と非確率的時間トレンドの検定
: 
どのバージョンであってもその棄却値はサンプルサイズに依存し、帰無仮説は単位根が存在すること、 となる。この検定は、真の単位根（）であるか、ほぼ単位根に近い（ が0に近い）かを区別することがしばしばできないので、redirect=1が低い。このことを、"near observation equivalence" 問題と呼ぶ。
この検定の背後にある直感的解釈は以下のようなものである。もし系列  が定常過程（もしくはトレンド定常過程）ならば、定数の（もしくは非確率的なトレンドの）平均を持つ傾向がある。ゆえに、大きな値の後には小さな値（負の変化）が来る傾向があるし、小さな値の後には大きな値（正の変化）が来る傾向がある。したがって、系列のレベルは次の期の変化の有意な予測値となりうるし、負の係数を持つ。一方、もし系列が和分過程（単位根過程）ならば、正の変化も負の変化も系列の現在のレベルに依存しない確率で起こり得る。例えばランダム・ウォークならば、今いる場所は次にどこに行くかに影響しない。
注目すべきは、
: 
という式は以下のように書き直せることである。
: 
ここで、 により非確率的トレンドが定まり、 により確率的な切片が定まる。結果として 確率的トレンドと呼ばれるものとなる。
ディッキー–フラー（DF）検定には拡張版がまた存在して拡張ディッキー–フラー検定（ADF検定）と呼ばれる。これは、時系列の全ての構造的効果（自己相関）を取り除いてから同じ手続きを用いて検定するものである。

**切片と非確率的時間トレンド項を含めるかについての不確実性に対する取扱い**
3つのディッキー–フラー検定のどれを使うべきかはマイナーな問題ではない。どれを使うべきかは単位根検定のサイズ（単位根が実際にあったとして単位根があるという帰無仮説を棄却する確率）と検出力（単位根が実際になかったとして単位根があるという帰無仮説を棄却する確率）が重要になる。切片や非確率的時間トレンド項の不適切な排除は係数の推定値 δ にバイアスをもたらし、実際の単位根検定のサイズと報告されるサイズが一致しなくなる。もし  の項で推定される時間トレンド項が不適切に除外されたならば、トレンドがドリフト付きランダムウォークモデルを通して捉えられるために、単位根検定の検出力は大きく減少してしまう。一方、不適切な切片や時間トレンド項の導入は単位根検定の検出力を下げ、時に検出力の下落は大きなものとなる。
切片と時間トレンド項を含めるかどうかの事前的な知識の利用はもちろん理想的ではあるが、常には不可能である。このような事前知識の利用が不可能である時の様々な検定（一連の順序検定）が提案されている。例えば、Dolado, Jenkinson, and Sosvilla-Rivero (1990)や Enders (2004) を参照の事。これらの検定はしばしば自己相関を取り除くためのADF検定に拡張されている。Elder and Kennedy (2001) は他の検定法におけるような2、3回単位根検定を行うことを避ける単純な検定法を提案し、
y の長期的な成長（ないしは収縮）が存在するか否かについての事前的な知識をどのように利用するかを議論している。Hacker and Hatemi-J (2010) はこの問題についてのシミュレーションを行っている。このシミュレーションは Enders (2004) と Elder and Kennedy (2001) の単位根検定法についてもカバーされている。Hacker (2010) で提示されたシミュレーション結果では、シュワルツ情報量規準のようなInformation criterion (statistics)を用いることが、ディッキー–フラーのフレームワークにおいて単位根とトレンドについて決定するのに有用であると示唆されている。

**脚注**

**参照文献**

**関連項目**
 単位根- 単位根検定- 拡張ディッキー–フラー検定- フィリップス–ペロン検定- ADF-GLS検定

**外部リンク**
  Statistical tables for unit-root tests – ディッキー–フラー表-  How to do a Dickey-Fuller Test Using Excel
拡張ディッキー–フラー検定

拡張ディッキー–フラー検定（かくちょうディッキー–フラーけんてい、ADF検定、augmented Dickey–Fuller test, ADF test）とは、統計学と計量経済学において、時系列標本が単位根を持つかどうかの仮説検定である。これは大きくより複雑な時系列モデルに対するディッキー–フラー検定の拡張版となっている。検定で用いられる拡張ディッキー–フラー検定統計量は負の値を取る。より大きな負の値を取れば取るほど、ある有意水準の下で単位根が存在するという仮説を棄却する可能性が強くなる。

**検定の手続き**
ADF検定の手続きはディッキー–フラー検定と同じだが、以下のようなモデルに適用される。

ここで  は定数であり、 は時間トレンドの係数、 は自己回帰過程のラグ次数である。制約  と  を課すことはランダムウォークモデルを仮定する事に対応し、制約  のみを課すことはドリフト付きランダムウォークモデルを仮定する事に対応する。結果として、ディッキー–フラー検定での議論と同様に、ADF検定には3つのバージョンが存在する（ディッキー–フラー検定の項目における検定方程式に切片と非確率的時間トレンド項を含むかどうかの不確実性の取り扱いにおける議論を参照せよ）。
ラグ次数 p を含めることで、ADF検定の定式化は高次の自己回帰過程を許容する。これはつまり検定を適用する時はラグの長さ p を決める必要があるということである。一つの方法として高い次数から順番に係数のt検定を行う方法がある。他の方法として赤池情報量規準、ベイズ情報量規準、Hannan–Quinn information criterionのような情報量規準を調べる方法がある。
単位根検定は帰無仮説  と対立仮説  の下で行われる。ひとたび検定統計量の値

が計算されれば、ディッキー–フラー検定における関連する棄却値の値と比較することが出来る。もし検定統計量が（大きな負の）棄却値より小さければ（この検定は対称ではないので絶対値を考える必要はない）、帰無仮説  は棄却され、単位根は存在しない。

**直感的説明**
この検定の背後にある直感的なアイデアは、もし系列が和分過程、つまり単位根を持つならば、系列 （） のラグの値は、ラグ値 （） の値の変化を除いて  の変化を予測するに当たって追加的な情報を持たない。この場合、  であり、帰無仮説は棄却されない。

**例**
定数項と時間トレンド項を含むモデルが50個の観測値からなるサンプルを用いて推定され、その  が −4.57 であったとする。これは表の棄却値 −3.50 より小さく、ゆえに有意水準95%で単位根が存在するという帰無仮説は棄却される。

**他の検定**
他の単位根検定として、フィリップス–ペロン検定やElliott, Rothenberg and Stock (1996)によるADF-GLS検定がある。

**統計パッケージにおいての実装**
 Rにおいては、パッケージ tseries に adf.test 関数が含まれている。- Gretlは拡張ディッキー–フラー検定を含んでいる。- MATLABにおいては、adftest 関数がEconometric Toolboxに含まれており、フリーバージョンでは'Spatial Econometrics' toolboxで利用可能である。- SAS (software)においては、PROC ARIMA でADF検定が行われる。- Stataにおいては、コマンド dfuller がADF検定として用いられている。- EViewsでは、Augmented Dickey-Fuller が"Unit Root Test"の下で利用可能である。- Pythonでは、adfuller 関数がモジュール Statsmodels で利用可能である。- Javaでは、AugmentedDickeyFuller クラスが SuanShu に含まれており、com.numericalmethod.suanshu.stats.test.timeseries.adf パッケージの下で利用可能である。

**脚注**

**参考文献**

**関連項目**
 単位根- 単位根検定- ディッキー–フラー検定- フィリップス–ペロン検定- ADF-GLS検定- KPSS test
ADF-GLS検定

ADF-GLS検定（ADF-GLSけんてい、ADF-GLS test、もしくはDF-GLS検定）とは、統計学と計量経済学において、経済時系列標本における単位根についての仮説検定である。ADF-GLS検定はGraham Elliott, Thomas J. Rothenberg, James H. Stock (ERS) により1992年に拡張ディッキー–フラー検定（ADF検定）のバージョンとして導入された。
単位根検定は自己回帰モデルを用いて時系列が非定常かどうかを決定する。定数項もしくは線形トレンドとして含まれる系列の非確率的な部分について、ERSは単位根を調べるための漸近的に最適な点となる検定を開発した。この検定手続きは他の既存の単位根検定と比べ検出力の点で上回る。ADF-GLS検定は効率的に系列の非確率的パラメーターを推定する為に局所的にデータ系列をデトレンド（平均を引く）し、通常のADF単位根検定を行うために変換されたデータを用いる。この手続きは平均と線形トレンドを非定常な領域からそうは離れていない系列から除去するのに役立つ
。

**説明**
単純な時系列モデル  を考えよう。ここで  は  の非確率的な部分で  は  の確率的な部分である。 の真の値が1に近い時、 は非定常に近いため、モデルの推定、つまり  の推定には効率性の問題が発生する。この設定の下で、所与の時系列の定常性の側面についての検定はまた一般的な統計的問題の影響下にあるだろう。このような問題を克服するために、ERSは局所的に時系列の差分を取ることを提案した。
自己回帰パラメーターの1への近さが  としてモデル化されている場合を考えよう。ここで  は観測値の個数である。今、  を用いて（  は標準的なラグオペレーター）、系列のフィルタリングを考える。つまり、 とする。拡張ディッキー–フラー検定を用いた  の定常的側面への検定の際、ERSが示したように、 という変換を施すことで検出力が上がる。これは対立仮説が  として特徴づけられた時、検出力が50%となるような検定の方法として  が設定された際の点最適検定となる。 の特定化に依存して  は異なる値を取り得る。

**参考文献**
  A Primer on Unit Root Tests, P.C.B. Phillips and Z. Xiao

**関連項目**
 単位根- 単位根検定- ディッキー–フラー検定- 拡張ディッキー–フラー検定- フィリップス–ペロン検定
フィリップス–ペロン検定

フィリップス–ペロン検定（フィリップス–ペロンけんてい、Phillips–Perron test）とは、統計学における単位根検定の一つである。Peter C. B. PhillipsとPierre Perronにちなんで名づけられた。フィリップス–ペロン検定は時系列が1次の単位根であるという帰無仮説を検定する為に、時系列分析において用いられ、モデル  において  であるというディッキー–フラー検定の帰無仮説に基いている。ここで  は1階差分オペレーターである。拡張ディッキー–フラー検定のように、フィリップス–ペロン検定は  を生成する過程が検定方程式において許容されるものより高次の自己相関を持つ場合、つまり  が内生的に生成され、ディッキー–フラー型のt検定が適当でない場合の問題に取り組んでいる。拡張ディッキー–フラー検定が検定方程式において  のラグを説明変数として導入することでこの問題に取り組んでいるのに対し、フィリップス–ペロン検定はnon-parametric statisticsな修正を t検定統計量に施している。フィリップス–ペロン検定は検定方程式の撹乱過程において特定化されない自己相関やheteroscedasticityに対してロバストである。
Davidson and MacKinnon (2004) はフィリップス–ペロン検定が有限標本においては拡張ディッキー–フラー検定よりパフォーマンスが落ちると報告している。

**参照文献**

**関連項目**
 単位根- 単位根検定- ディッキー–フラー検定- 拡張ディッキー–フラー検定- ADF-GLS検定
単位根検定

単位根検定（たんいこんけんてい、unit root test）とは、統計学において、自己回帰モデルを用いて時系列変数が定常かどうかを判別するための仮説検定である。大標本において妥当となる良く知られた検定として拡張ディッキー–フラー検定がある。有限標本における自己回帰モデルについての最適な単位根検定はDenis SarganとAlok Bhargavaによって発展した。他の検定としてフィリップス–ペロン検定がある。これらの検定は単位根の存在を帰無仮説として用いている。

**関連項目**
 拡張ディッキー–フラー検定- ディッキー–フラー検定- フィリップス–ペロン検定- KPSS test- Zivot–Andrews test

**参考文献**
   "2007 revision"
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