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3. An Analysis of Mathematics Achievement in US Middle and High School using Growth Model⏣୰኱௓࣭㔠⃝㞝୍㑻㸦⟃Ἴ኱Ꮫ㸧
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2. Multilevel analysis of numbers of tobacco cessation programs for youth in communitiesໃᕝⱥ௓࣭Sherry Emery࣭Susan J. Curry㸦University of Illinois at Chicago㸧
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4. 㣗஦࡜ᑑ࿨ỌỤ㝧௓㸦኱㜰㟁Ẽ㏻ಙ኱Ꮫ㸧5. ᶞᮌ⏬㔜ᚰ఩⨨࡜ᢚ࠺ࡘᛶᑻᗘࡢ┦㛵⸨ཎ ᚭ࣭ᐑ⏣࿘ᖹ㸦་⒪ἲே♫ᅋ⚄ᚰ఍㸧6. ୍⯡໬⥺ᙧࣔࢹࣝ࡟ᇶ࡙ࡃ ROC ᭤⥺ࡢ᥎኱Ụᇶ㈗࣭ᆏᮏ ர࣭ⓑ᪝ៅ࿃㸦኱㜰኱Ꮫ㸧 ᚋ⸨ᫀྖ㸦་Ꮫ⤫ィ◊✲఍㸧
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3. New Concepts of Bootstrap Posterior Probability on Metrized Sample Space of EmpiricalDistributionsᓊ ΎṊ
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6. Reformulation of Multiple Correspondence Analysis as Reduced Rank Approximation ofQuantified Indicator Matrices㊊❧ᾈᖹ㸦኱㜰኱Ꮫ㸧 ᮧୖ 㝯㸦୰ி኱Ꮫ㸧7. 」ᩘࡢẚ⋡ࡀΰᅾࡍࡿ᫬ࡢಙ㢗༊㛫࡟ࡘ࠸࡚⥳ᕝಟ୍࣭Ἑᮧ᝿୍࣭ᐑᒸᝋⰋ㸦ᮾி⌮⛉኱Ꮫ㸧— 10 —㸷᭶㸲᪥㸦ᮌ㸧༗๓ 㸦㸷㸸㸱㸮㹼㸯㸯㸸㸱㸮㸧A ఍ሙ ≉ูࢭࢵࢩࣙࣥ ♫఍ㄪᰝኈ㈨᱁ 㸫ࡇࢀࡲ࡛ࡢ⤒⦋࡜௒ᚋࡢᒎᮃ㸫࣮࢜࢞ࢼ࢖ࢨ࣮㸸ᯘ ᩥ㸦ᮾὒⱥ࿴ዪᏛ㝔኱Ꮫ㸧ྖ఍㸸ᯇᮏ ΅㸦⤫ィᩘ⌮◊✲ᡤ㸧
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— 11 —C ఍ሙ ୍⯡ࢭࢵࢩࣙࣥ ࣐࣮ࢣࢸ࢕ࣥࢢྖ఍㸸ୖ⏣ ᚭ㸦ᡂ㋣኱Ꮫ㸧
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5. Changes in the networks due to proportional selection of terms after SVD: Web semantics studiesᯇ⏣⣖அ㸦⟃Ἴ኱Ꮫ㸧 ➉ෆᬕᙪ㸦⏘ᴗᢏ⾡⥲ྜ◊✲ᡤ㸧
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5. TIMSS2003 ࡢࢹ࣮ࢱࢆ⏝࠸ࡓ᥍࠼ࡵ௬ㄝࡢᐃ㔞ⓗ᳨ウ㸸㝵ᒙⓗ⥺ᙧࣔࢹࣝ࡟࠾ࡅࡿࢧࣥࣉࣝࢧ࢖ࢬỴᐃἲࡢ㐺⏝౛ዟᮧኴ୍㸦ᮾி኱Ꮫ㸧
6. The structural neurofield mapping: A latent rank model for multivariate dataⲮᓥᏹ஧㑻㸦኱Ꮫධヨࢭࣥࢱ࣮㸧— 12 —㸷᭶㸲᪥㸦ᮌ㸧༗ᚋ㸯 㸦㸯㸱㸸㸱㸮㹼㸯㸳㸸㸱㸮㸧㸲ྕ㤋࣮࣍ࣝ 㸱㸳࿘ᖺグᛕࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࠕ⾜ືィ㔞Ꮫⓗ࢔ࣉ࣮ࣟࢳ࡜ࡣఱ࠿࣮ࠖ࢜࢞ࢼ࢖ࢨ࣮㸸㸱㸳࿘ᖺグᛕ஦ᴗ௻⏬ጤဨ఍ྖ఍㸸ᒾᆤ⚽୍㸦᪩✄⏣኱Ꮫ㸧⌮஦㛗ᣵᣜ㸸⾜ືィ㔞Ꮫ࡜⾜ືィ㔞Ꮫ఍          㣬ᡞ ᘯ㸦ᮾὒⱥ࿴ዪᏛ㝔኱Ꮫ㸧
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1. ⥅⥆ㄪᰝ࡟࠾ࡅࡿࢧࣥࣉࣜࣥࢢ᪉ἲࡢᐇ㦂ẚ㍑
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3. RDD ࡢ⌧≧࡜ㄢ㢟                              ㇂ཱྀဴ୍㑻㸦㍿ㄽ⛉Ꮫ༠఍㸧
4. ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺㄪᰝࡢᙺ๭࡜㝈⏺   ኱㝮 ࣭᪼๓⏣ᛅᙪ㸦⤫ィᩘ⌮◊✲ᡤ㸧— 13 —㸷᭶㸳᪥㸦㔠㸧༗๓ 㸦㸯㸮㸸㸮㸮㹼㸯㸰㸸㸮㸮㸧A ఍ሙ ≉ูࢭࢵࢩࣙࣥ ⤫ィᩍ⫱ࡢ᪂ࡋ࠸ὶࢀ࣮࢜࢞ࢼ࢖ࢨ࣮㸸➉ෆගᝋ㸦ᐇ㊶ዪᏊ኱Ꮫ㸧ྖ఍㸸ᶫᮏ⣖Ꮚ㸦㛵す኱Ꮫ㸧
1. ኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿ⤫ィᩍ⫱ࡢ⌧≧࡜ㄢ㢟 㹼኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿ⤫ィᩍ⫱࣭◊✲ᐇែㄪᰝࡢ㞟ィ⤖
ᯝࢆ㋃ࡲ࠼࡚➉ෆගᝋ㸦ᐇ㊶ዪᏊ኱Ꮫ㸧 ▼ᒸᜏ᠇㸦኱Ꮫධヨࢭࣥࢱ࣮㸧Ώ㎶⨾ᬛᏊ㸦ᮾὒ኱Ꮫ㸧 ᯘ ᩥ㸦ᮾὒⱥ࿴ዪᏛ㝔኱Ꮫ㸧 ➉ᮧᙲ㏻㸦ᮾி኱Ꮫ㸧
2. ኱Ꮫ㝔࡟࠾ࡅࡿ⤫ィᩍ⫱ࡢ⌧≧࡜ㄢ㢟 㹼኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿ⤫ィᩍ⫱࣭◊✲ᐇែㄪᰝࡢ㞟ィ⤖ᯝࢆ㋃ࡲ࠼࡚▼ᒸᜏ᠇㸦኱Ꮫධヨࢭࣥࢱ࣮㸧 ➉ෆගᝋ㸦ᐇ㊶ዪᏊ኱Ꮫ㸧Ώ㎶⨾ᬛᏊ㸦ᮾὒ኱Ꮫ㸧 ᯘ ᩥ㸦ᮾὒⱥ࿴ዪᏛ㝔኱Ꮫ㸧 ➉ᮧᙲ㏻㸦ᮾி኱Ꮫ㸧
3. ⤫ィᩍ⫱࡟࠾ࡅࡿ⤫ィࢢࣛࣇᩍ⫱ࡢ⌧≧୰すᐶᏊ㸦ᡂ㋣኱Ꮫ㸧 ῝⃝ᘯ⨾㸦ᮾி་⒪ಖ೺኱Ꮫ㸧 ᒣᮏ⩏㑻㸦ᮾᾏ኱Ꮫ㸧➉ෆගᝋ㸦ᐇ㊶ዪᏊ኱Ꮫ㸧 ኱᳃ᣅဢ㸦ከᦶ኱Ꮫ㸧
4. ඲ᅜᏛຊ࣭Ꮫ⩦≧ἣㄪᰝၥ㢟࡟ぢࡿ᪂ࡋ࠸ᩍ⫱ࡢὶࢀ⸨஭Ⰻᐅ㸦ᐑᓮ኱Ꮫ㸧
5. ⏕ᚐཧຍᆺࡢ⤫ィᏛ⩦⎔ቃࡢᵓ⠏㸸᪥ᮏ∧ࢭࣥࢧࢫ㸾ࢫࢡ࣮ࣝࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺ㟷ᒣ࿴⿱㸦㬆㛛ᩍ⫱኱Ꮫ㸧
B ఍ሙ ≉ูࢭࢵࢩࣙࣥ ᩍ⫱࣭་⒪⌧ሙ࡛ࡢࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ㐺ᛂᆺࢸࢫࢺࡢᐇ⏝໬࣮࢜࢞ࢼ࢖ࢨ࣮࣭ྖ఍㸸⳥ᆅ㈼୍㸦ᮾ㑥኱Ꮫ㸧
1. ゝㄒࢸࢫࢺ㛤Ⓨ࡟࠾ࡅࡿ࢔࢖ࢸ࣒ࣂࣥ࢟ࣥࢢࡢㄢ㢟୰ᮧὒ୍㸦ᖖ☬኱Ꮫ㸧
2. J-CAT ࡟࠾ࡅࡿ࢔࢖ࢸ࣒ࣂࣥ࢟ࣥࢢࡢㄢ㢟௒஭᪂ᝅ㸦ᒣཱྀ኱Ꮫ㸧 ⳥ᆅ㈼୍㸦ᮾ㑥኱Ꮫ㸧 ୰ᮧὒ୍㸦ᖖ☬኱Ꮫ㸧
3. ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ㐺ᛂᆺࢸࢫࢺ࡟࠾ࡅࡿ Web 㡯┠㑅ᢥࢩ࣑࣮ࣗࣞࢱࡢ㛤Ⓨᖹᮧ೺຾࣭௒஭᪂ᝅ㸦ᒣཱྀ኱Ꮫ㸧 ⳥ᆅ㈼୍㸦ᮾ㑥኱Ꮫ㸧
4. ᑠつᶍࢸࢫࢺࡢࡓࡵࡢỗ⏝ⓗࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ㐺ᛂᆺࢸࢫࢺࢩࢫࢸ࣒ࡢ㛤Ⓨ⳥ᆅ㈼୍㸦ᮾ㑥኱Ꮫ㸧
5. Ꮫᰯ࡟࠾ࡅࡿࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ㐺ᛂᆺࢸࢫࢺࡢά⏝ᯇᐑ ຌ㸦㛗ᒸிᕷ❧㛗ᒸ➨ᅄ୰Ꮫᰯ㸧 ⳥ᆅ㈼୍㸦ᮾ㑥኱Ꮫ㸧
6. ⏘ᴗ࣓ࣥࢱࣝ࣊ࣝࢫ➨୍ḟண㜵ࡢࡓࡵࡢ CAT/CBT ࢩࢫࢸ࣒ࡢᵓ⠏࡜⌧ሙヨ⏝ᒾ⏣ ᪼㸦ᗈᓥᅜ㝿኱Ꮫ㸧 ⳥ᆅ㈼୍㸦ᮾ㑥኱Ꮫ㸧 ⸨ཎ⿱ᘺ㸦ᮾள኱Ꮫ㸧㐨ᐙᗒ୍㸦ᗈᓥ࢚ࣝࣆ࣮ࢲ࣓ࣔࣜ㸧— 14 —C ఍ሙ ≉ูࢭࢵࢩࣙࣥ 㠀ᑐ⛠ࢹ࣮ࢱࡢゎᯒ㸦㸯㸧࣮࢜࢞ࢼ࢖ࢨ࣮㸸ᒸኴᙯカ㸦ከᦶ኱Ꮫ㸧༓㔝直仁㸦ឡ▱Ꮫ㝔኱Ꮫ㸧ྖ఍㸸ᐟஂ ὒ㸦ྠᚿ♫኱Ꮫ㸧
1. Building a bridge between asymmetric MDS and analysis of square contingency tables༓㔝┤ோ࣭బ㒊฼┿࿃㸦ឡ▱Ꮫ㝔኱Ꮫ㸧
2. ṇ᪉ศ๭⾲࡟࠾ࡅࡿᑐ⛠ᛶࡢ㝸ࡓࡾࢆ ࡿᑻᗘ⏣⏿⪔἞࣭ᒣᮏ⣫ྖ࣭ᐑᮏᬸᏊ࣭ᐩ⃝㈆⏨㸦ᮾி⌮⛉኱Ꮫ㸧
3. ṍᑐ⛠⾜ิࡢศᕸㄽ࡜୍ᑐẚ㍑ἲ
ᰩᮌ ဴ㸦⤫ィᩘ⌮◊✲ᡤ㸧
4. ṇ᪉ศ๭⾲࡟࠾ࡅࡿᑐ⛠ᛶ࡜㠀ᑐ⛠ᛶࡢࣔࢹࣝᐩ⃝㈆⏨࣭⏣⏿⪔἞㸦ᮾி⌮⛉኱Ꮫ㸧D ఍ሙ ୍⯡ࢭࢵࢩࣙࣥ ♫఍࣭ㄪᰝྖ఍㸸ᮅ᪥ᘪᮍ㸦ᮾி⌮⛉኱Ꮫ㸧
1. ␃Ꮫ⏕ࡢࡓࡵࡢ㜵⅏ᩍᮦసᡂ࡟ྥࡅ࡚̿ணഛㄪᰝ࠿ࡽࡢ᳨ウ̿ྂᕝ㟷ዉ࣭୰ᮧ࿴⏨㸦㛗ᒸᢏ⾡⛉Ꮫ኱Ꮫ㸧
2. ᩆᛴ㏻ሗ᫬ࡢࢺࣜ࢔࣮ࢪ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒
ᕝୖࡕࡦࢁ࣭኱㔜㈼἞㸦ᶓ὾ᕷ❧኱Ꮫ㸧
3. ࢔ࢪ࢔࣭ࣂ࣓࣮ࣟࢱ࣮ㄪᰝ࡟࠾ࡅࡿ㉁ၥㅖ㡯┠ࡢ஺ᕪᅜᐙⓗ࡞➼౯ᛶࡢ᳨ウ┿㘠୍ྐ㸦㛵すᏛ㝔኱Ꮫ㸧
4. ᪥୰኱Ꮫ⏕ࡢᑵ⫋ព㆑ࡢẚ㍑ㄪᰝ
⋤ ෨⾮࣭ᮅ᪥ᘪᮍ࣭ᒣཱྀಇ࿴㸦ᮾி⌮⛉኱Ꮫ㸧
5. ᪥ᮏ࡜୰ᅜࡢ㤳㒔ᅪ኱Ꮫ⏕ࡢ┦஫࢖࣓࣮ࢪẚ㍑
ᙇ ဴ࣭ᮅ᪥ᘪᮍ࣭ᒣཱྀಇ࿴㸦ᮾி⌮⛉኱Ꮫ㸧
6. ᪥ᮏேࡢ୰ᅜ࡟ᑐࡍࡿ࢖࣓࣮ࢪホ౯ࡢᵓ㐀ศᯒᮅ᪥ᘪᮍ㸦ᮾி⌮⛉኱Ꮫ㸧 ⏕⏣┠ᓫ㸦ᑓಟ኱Ꮫ㸧㸷᭶㸳᪥㸦㔠㸧༗ᚋ 㸦㸯㸱㸸㸮㸮㹼㸯㸳㸸㸮㸮㸧A ఍ሙ ≉ูࢭࢵࢩࣙࣥ ⤫ィゎᯒ࡟ᩘᘧࡣ࠸ࡿ࠿㸽࣮࢜࢞ࢼ࢖ࢨ࣮㸸ᮌᮧ㏻἞㸦ᇸ⋢⮬ື㌴኱Ꮫᰯ㸧ྖ఍㸸୸ᒣஂ⨾Ꮚ㸦⪷Ꮫ㝔኱Ꮫ㸧
1. ᩘᏛㄒ࠿ᖹᖖㄒ࠿㸽
ᮌᮧ㏻἞㸦ᇸ⋢⮬ື㌴኱Ꮫᰯ㸧
2. ⤫ィゎᯒ࡟࠾ࡅࡿᩘᏛࡢࡈ฼┈࡜ᘢᐖ⊁㔝 ⿱㸦኱㜰኱Ꮫ㸧
3. ≢⨥ᚰ⌮Ꮫ࡟ᩘᘧࡣᚲせ࠿㸽ᶓ⏣㈡ⱥᏊ㸦⛉Ꮫ㆙ᐹ◊✲ᡤ㸧
4. ࢝ࢸࢦࣜ࢝ࣝࢹ࣮ࢱศᯒ࡟࠾ࡅࡿࢢࣛࣇ࢕࢝ࣝ⾲♧࡜ᩘᘧᮌᮧ㑥༤㸦ᮾ໭኱Ꮫ㸧‫ۍ‬ᣦᐃウㄽᒣཱྀ࿴⠊㸦❧ᩍ኱Ꮫ㸧 ┿㘠୍ྐ㸦㛵すᏛ㝔኱Ꮫ㸧

— 15 —

B ఍ሙ ≉ูࢭࢵࢩࣙࣥ ᕷẸ♫఍ࡢㄪᰝ࡜ศᯒ࣮࢜࢞ࢼ࢖ࢨ࣮࣭ྖ఍㸸ᯇᮏ ΅㸦⤫ィᩘ⌮◊✲ᡤ㸧
1. ᕷẸ♫఍ㄪᰝࢆᐇ᪋ࡋ࡚ 㸫ㄪᰝ⎔ቃ࡜ㄪᰝㄗᕪ㸫ᯇᮏ ΅㸦⤫ィᩘ⌮◊✲ᡤ㸧
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3. ᪥ᮏேࡢᏳ඲ಖ㞀ほ࡜ᢞ⚊⾜ື 㸫ᕷẸ♫఍ㄪᰝࡢ⤖ᯝ࠿ࡽ㸫Ⱚ஭Ύஂ㸦ୖᬛ኱Ꮫ㸧 す⯓ ᓫ㸦ᮾி኱Ꮫ㸧 ᯇᮏ ΅㸦⤫ィᩘ⌮◊✲ᡤ㸧
4. ఫẸᇶᮏྎᖒࡸ㑅ᣲேྡ⡙ࢆ౑⏝ࡋ࡞࠸ㄪᰝࡢㄢ㢟 㸫⎔ቃ࡜⏕ά࡟ࡘ࠸࡚ࡢᏛ⾡ㄪᰝ࠿ࡽ㸫∦㔝ὒᖹ㸦㫽ྲྀ኱Ꮫ㸧
5. つ⠊ព㆑࡜⎔ቃ㓄៖⾜ື 㸫ᮾ࢔ࢪ࢔ᅄ㒔ᕷ⎔ቃព㆑ㄪᰝࢆ୰ᚰ࡟㸫㒯 ㌍㌷㸦⥲ྜᆅ⌫⎔ቃᏛ◊✲ᡤ㸧C ఍ሙ ≉ูࢭࢵࢩࣙࣥ 㠀ᑐ⛠ࢹ࣮ࢱࡢゎᯒ㸦㸰㸧࣮࢜࢞ࢼ࢖ࢨ࣮㸸ᒸኴᙯカ㸦ከᦶ኱Ꮫ㸧 ༓㔝┤仁㸦ឡ▱Ꮫ㝔኱Ꮫ㸧ྖ఍㸸➉ෆගᝋ㸦ᐇ㊶ዪᏊ኱Ꮫ㸧
1. ᭱ᑬ㠀ᑐ⛠ MDS-ASYMMAXSCAL ࡢ⌮ㄽ࡜ᛂ⏝బ㒊฼┿࿃࣭༓㔝┤ோ㸦ឡ▱Ꮫ㝔኱Ꮫ㸧
2. 㠀ᑐ⛠ MDS ࢆ⏝࠸ࡓࢥ࣮ࢻ㐍⾜ࡢᵓ㐀ศᯒ⸨⃝㝯ྐ㸦㛵すᏛ㝔኱Ꮫ㸧 ᑠᮡ⪃ྖ㸦ᒣཱྀ኱Ꮫ㸧 ΎỈ⿱ኈ㸦኱㜰኱Ꮫ㸧
3. ᾘ㈝⪅ࡢ」ᩘ࢝ࢸࢦ࣮ࣜ㉎㈙⾜ືࡢ㠀ᑐ⛠ᛶࡢศᯒ୰ᒣཌ✑㸦❧ᩍ኱Ꮫ㸧 ᒸኴᙯカ㸦ከᦶ኱Ꮫ㸧
4. 㠀⥺ᙧࣔࢹࣝ࡟ࡼࡿ㠀ᑐ⛠㢮ఝᗘࢹ࣮ࢱࡢศᯒ௒Ἠ ᛅ㸦ከᦶ኱Ꮫ㸧         D ఍ሙ ୍⯡ࢭࢵࢩࣙࣥ ゝㄒྖ఍㸸㔠 ᫂ဴ㸦ྠᚿ♫኱Ꮫ㸧
1. ᩥ❶ࡢᇳ➹᫬ᮇࡢ᥎ᐃ㸫ⰰᕝ❳அ௓ࡢసရࢆ౛࡜ࡋ࡚㸫㔠 ᫂ဴ㸦ྠᚿ♫኱Ꮫ㸧
2. ࣡࢖ࣥᕷሙࢆᨭ㓄ࡍࡿࣃ࣮࣮࣏࢝࢖ࣥࢺศᯒ 㸫ࢥ࣓ࣥࢺ㸦࣎ࣝࢻ࣮㉥㸧ࡢࢸ࢟ࢫࢺ࣐࢖ࢽࣥࢢ̿▼⏣࿴ᯞ࣭▼⏣ᇶᗈ㸦ᚨᓥ኱Ꮫ㸧
3. ࢥࣝࣔࢦࣟࣇグ㏙㔞࡟ᇶ࡙ࡃ㢮ఝᗘ࡟ࡼࡿᩥ❶ࡢศ㢮࡟㛵ࡍࡿィ㔞ศᯒᏳ㒊ගᘯ㸦ྠᚿ♫኱Ꮫ㸧
4. ࣋࢖ࢬⓗṇ‽┦㛵ศᯒࡢᣑᙇ࡜ゝㄒࢹ࣮ࢱ࡬ࡢ㐺⏝᳃ ୍ᑗ࣭⦾ᱝ⟬⏨㸦ᮾி኱Ꮫ㸧5. ゝㄒኚ໬⌮ㄽ࡜㏻᫬ⓗࢹ࣮ࢱ࣮ゝㄒኚ໬࡟࠾ࡅࡿ཯ኚ໬ไ⣙ᑠᯘⱱஅ㸦⪷Ꮫ㝔኱Ꮫ㸧

— 16 —

㈶ຓ௻ᴗ㻌㻌ᮏ኱఍䛾㛤ദ䛻䛒䛯䜚䠈௨ୗ䛾௻ᴗ䛛䜙䛤ᨭ᥼䜢㈷䜚䜎䛧䛯䠊䛣䛣䛻䛤ⰾྡ䜢グ䛧䛶䠈ᚰ䜘䜚ឤㅰ䛾ព䜢⾲䛧䜎䛩䠊㻌㻌ᰴᘧ఍♫ᮅ಴᭩ᗑ㻌䜶䝇䞉䝢䞊䞉䜶䝇䞉䜶䝇ᰴᘧ఍♫㻌㻿㻭㻿㻌㻵㼚㼟㼠㼕㼠㼡㼠㼑㻌㻶㼍㼜㼍㼚㻌 ᰴᘧ఍♫㻌䝅䝭䝑䜽ᰴᘧ఍♫㻌ᰴᘧ఍♫ᩘ⌮䝅䝇䝔䝮㻌ᮾிᅗ᭩ᰴᘧ఍♫㻌᫂἞〇Ⳬᰴᘧ఍♫㻌㻌䠄஬༑㡢㡰䠅㻌㻌㻌㻌㻌᪥ᮏ⾜ືィ㔞Ꮫ఍➨䠏䠒ᅇ኱఍ᐇ⾜ጤဨ఍㻌㻌ጤဨ㛗㻌 㻌 ᒾᓮ㻌 Ꮫ䠄ᡂ㋣኱Ꮫ㻌 ⌮ᕤᏛ㒊䠅㻌ጤဨ㻌 㻌 ୖ⏣㻌 ᚭ䠄ᡂ㋣኱Ꮫ㻌 ⌮ᕤᏛ㒊䠅㻌 㻌ᑠ᪉༤அ䠄ᡂ㋣኱Ꮫ㻌 ⌮ᕤᏛ㒊䠅㻌 㻌୰すᐶᏊ䠄ᡂ㋣኱Ꮫ㻌 ⤒῭Ꮫ㒊䠅㻌ᯘ㻌 ᩥ䠄ᮾὒⱥ࿴ዪᏛ㝔኱Ꮫ㻌 ே㛫⛉Ꮫ㒊䠅㻌ᮧᯇ኱࿃䠄ᡂ㋣኱Ꮫ㻌 ⌮ᕤᏛ㒊䠅㻌ྜྷ⏣Ύ㝯䠄ᡂ㋣኱Ꮫ㻌 ⌮ᕤᏛ㒊䠅㻌ྜྷ㔝ㄹ୕䠄⤫ィᩘ⌮◊✲ᡤ䠅㻌䠄஬༑㡢㡰䠅㻌— 17 —఍ሙ䜎䛷䛾䜰䜽䝉䝇㻌㻌㻌— 18 —䜻䝱䞁䝟䝇䝬䝑䝥㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌䝏䝳䞊䝖䝸䜰䝹➨䠍䝔䞊䝬᠓ぶ఍䞉ཷ௜㻌䞉≉ู䝉䝑䝅䝵䞁㻌䞉୍⯡䝉䝑䝅䝵䞁㻌䞉䝏䝳䞊䝖䝸䜰䝹➨䠎䝔䞊䝬㻌䞉䝅䞁䝫䝆䜴䝮㻌䞉⥲఍㻌㣗ᇽ

— 19 —఍ሙ䠄䠔ྕ㤋䠅ぢྲྀᅗ㻌㻌㻌㻌㻰 ఍ሙ㻯 ఍ሙ㻌㻭 ఍ሙ㻌㻮 ఍ሙ㻌ᒎ♧䝤䞊䝇㻌䝏䝳䞊䝖䝸䜰䝹➨䠎䝔䞊䝬䠄䠕㻛䠎䠅ㄯヰᐊ䠄䠕㻛䠏䡚䠕㻛䠑䠅㻌ṇ㠃ධཱྀ㻌

— 20 —正誤表（プログラム確定後の演題の追加・取消
p.5：「A 会場

特別セッション

2008.7.25）

好みの計量」において，6 番目の演題として6. ネットワーク図によるデータ可視化システムの開発 佐藤邦宏（日経リサーチ）を追加．

p.7：
「D 会場

一般セッション

多変量解析」において，5 番目の演題を以下のように変更．

（変更前）5. 条件付共分散行列による因果のモデル化とベイズ推定繁桝算男（東京大学）（変更後）5. グラフィカルモデリングによる産学連携構造の分析
孫 媛（国立情報学研究所）

井上俊哉（東京家政大学）

以上