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ミナモ (キャラクター) 国体後の活動
ゆるキャラグランプリには、2014年（ゆるきゃらグランプリ2014）に初出場。全1699体のゆるキャラのうち、ミナモは総合25位、ご当地部門22位。翌年のゆるキャラグランプリ2015では、全1727体のゆるキャラが参加した中、ミナモは約36万5600票を獲得し、総合で19位、ご当地部門で15位にランクアップした。いずれの年も岐阜県のキャラクターの中では最上位だった。2016年は県内で開催された全国レクリエーション大会のPRを目的とする福祉施設や幼稚園の訪問を優先したために出場を見送り、2017年以降も出場していない。
ゆるキャラグランプリ2015で開催された、子供の安全に寄与したキャラクターを表彰する「ゆるキャラ for チルドレン」では、最終候補5体のうちの1体に選ばれた。
FC岐阜は、岐阜市を中心とする岐阜県全県をホームタウンとするプロサッカークラブであり、2008年からJ2リーグに参加していた。
国体開催の前年である2011年に「ぎふ清流国体」の文字とミナモのイラストが入ったユニフォームが着用された。
ミナモ (キャラクター) 国体後の活動
一方、2013年時点でもFC岐阜にはJリーグで唯一公式マスコットキャラクターが存在しなかったため、2013年4月28日から2014年1月31日までの期限付きでミナモがFC岐阜に移籍加入した。Jリーグ非公認マスコットであり、応援マスコットとして、JR岐阜駅にてFC岐阜のホーム戦への来場を呼び掛けるなどPR活動を行った。2014年1月31日以降も1年契約を更新し続けており、2017年7月22日にFC岐阜のJリーグ加盟10周年を記念する公式マスコットキャラクターとして「ギッフィー」が誕生したが、現在でも応援マスコットを務めている。
Jリーグマスコット総選挙に2014年から4年連続で出場し、2014年は全37体中26位、2015年は全40体中40位、2016年は全39体中30位、2017年は49体中45位であった。ギッフィーが誕生した後の2018年からは、ギッフィーがミナモに代わって出場している。
ミナモ (キャラクター) 国体後の活動
2014年7月1日、ミナモの活動を通じて「清流の国ぎふ」の魅力をPRしたいという狙いから、ミナモの公式サイト「ミナモTV」を開設した。サイトでは、ミナモが参加したイベントの写真を並べたフォトギャラリーや、ミナモダンスやミナモ体操などミナモが出演する動画を掲載している。また、県内42市町村の観光地を訪れ、その魅力を紹介する動画である「GIFUKEN QUEST（ギフケンクエスト）」も公開されている。
動画投稿サイト・YouTubeの公式チャンネルとして「ミナモチャンネル」を開設しており、岐阜の観光地の紹介や、ゲーム、工作、料理紹介などを行っている。また、新型コロナウイルス感染症が流行する中、ミナモとチーム清流ミナモは2020年4月から手洗いの仕方や布マスクの作り方などを紹介した。
Twitter、Instagram、Facebookにも公式サイトを開設している。
2018年11月1日から放送されている、ミナモとリポーターが県内各地を訪れ、県政のホットな情報やホッとする話題をわかりやすく伝えるテレビ番組。ぎふチャンで、毎週木曜日の18:53から18:57まで放送されている。
2015年12月にミナモのLINEスタンプを発売した。40種類のスタンプがあり、そのうち10種類がFC岐阜の応援に繋がるようにと、コラボしたものになっている。
また、ご当地キャラクターとコラボしたものとして、2014年9月に岐阜県可児郡御嵩町の公式キャラクター「ミーモくん」と、2017年5月に岐阜県本巣市のマスコットキャラクター「もとまる」とコラボしたLINEスタンプが発売された。
ぎふ清流国体・清流大会を記念して2011年12月に岐阜県がスマートフォン用アプリ「ミナモカメラ」をリリースし、2014年2月25日には「ミナモカメラ2」の配信を始めた。ミナモカメラ2では約140体のミナモといつでもどこでも写真が撮れる。また、撮影した写真をTwitterやFacebookに投稿できる。
ミナモ (キャラクター) その他
国体への出場に向けて2010年2月に結成されたソフトボールチームが大垣ミナモソフトボールクラブと名付けられ、ロゴマークにはミナモが使用されている。2020年の2部リーグで優勝し、2021年からは1部リーグで戦う。
ジェームズ・フィップス
ジェームズ・フィップス（英語: James Phipps、1788年 – 1853年）は、エドワード・ジェンナーによる牛痘接種を受けた最初の人物。この時代、搾乳婦の間で牛痘という（天然痘より軽い）伝染病にかかった人が天然痘にかからないとする言い伝えがあり、ジェンナーはこれを知ると、自身の理論をフィップスに試した。フィップスへの種痘は成功に終わり、後に天然痘の種痘を受けても病気にかからなかった。
ジェームズ・フィップス 牛痘接種
エドワード・ジェンナーの庭師の息子として、グロスタシャーのバークリーで生まれ、4歳の時にバークリーの聖メアリー教区教会で洗礼を受けた。
1796年5月14日、ジェンナーにより「約8歳の健康な男の子」（a healthy boy, about eight years old）として、牛痘接種の対象に選ばれた。ジェンナーは搾乳婦サラ・ネルムズ（Sarah Nelmes）の手にある牛痘の小水泡から液を抽出し、フィップスの腕に小さな切り傷を2つつけて接種した。
ジェームズ・フィップス 牛痘接種
ジェンナーの記述したところによると、「彼は7日目に腋の下の不調を訴え、9日目に寒気がした上、食欲不振で軽い頭痛もあった。この日は目に見えて気分が悪く、その夜もある程度の不眠が見られたが、翌日には全快した」（On the seventh day he complained of uneasiness in the axilla and on the ninth he became a little chilly, lost his appetite, and had a slight headache. During the whole of this day he was perceptibly indisposed, and spent the night with some degree of restlessness, but on the day following he was perfectly well.）という。約6週間後、ジェンナーはフィップスに天然痘を接種し、この接種に効果がないことがわかると、フィップスが天然痘に対する免疫を得たと結論付けた。フィップスはその後20回以上天然痘の接種を受けたが、1度も天然痘を罹患しなかった。
フィップスは度々天然痘の予防に牛痘接種を受けた最初の人物として言及されたが、これは誤りである。1791年、ホルシュタイン公国キール出身の医師ペーター・プレットは子供3名に対し牛痘接種を行っており、ドーセット州イェットミンスター出身のベンジャミン・ジェスティも1774年に妻と息子2人に牛痘接種を行っている。しかし、ジェンナーは1798年に『牛痘の原因および作用に関する研究』（An Inquiry into the Causes and Effects of the Variolæ Vaccinæ）でフィップスに対する種痘を記述し、膿が抽出されたサラ・ネルムズの手のイラストも含めた。ジェンナーの著作は腕から膿を抽出し、それを別人の腕に接種することができるという記述と、接種に適切な膿の選び方の記述が含まれており、結果的にはワクチン接種に関する最初の著作となった。
ジェームズ・フィップス その後
ジェンナーは後にバークリーにあるコテージを無料でフィップス一家（このときにはフィップスが結婚しており、子供を2人もうけた）に貸し出した。このコテージはフィップスの死去から1世紀以上経過した1968年より「エドワード・ジェンナー博物館」（Edward Jenner Museum）として一般公開されたが、博物館は1982年にジェンナーの家に移転された。フィップスはジェンナーに感謝し、1823年にジェンナーが死去したとき、同年2月3日に行われたジェンナーの葬儀に出席した。
1853年に死去、同年4月25日に洗礼を受けた教会であったバークリーの聖メアリー教会に埋葬された。ジェンナーも同じ教会に埋葬されている。
イリュリア
イリュリア、イリリア（古代ギリシア語: Ἰλλυρία、ラテン語: Illyria、英語: Illyria、アルバニア語: Iliria）
イリュリア : イリュリア語を用いるイリュリア人が住んだ、古代バルカン半島西北部の地域名。ローマ帝国の属州イリュリクム（ラテン語: Illyricum）、のちのイリュリクム道が置かれた。
イリュリア州 : フランス第一帝政下の地方区分。1809年 - 1816年。
イリュリア王国 : オーストリア帝国の構成地域。1816年 - 1849年。
イリュリア (小惑星)
イリュリア (哨戒艦)
イリリア郡区 (アイオワ州ファイエット郡)
イリリア (エンジェルの登場人物)
傾向スコア・マッチング
傾向スコア・マッチング（プロペンシティ・スコア・マッチング、propensity score matching、PSM）は、観察データの統計分析の分野において、治療を受けることを予測する共変量を考慮して、処置（treatment）、方針、その他介入の効果を推定しようとするマッチング手法。処置を受けた人々と受けなかった人々の結果を単純に比較して治療効果を推定すると交絡変数によるバイアス（偏り）が発生する。このバイアスを軽減するための手法が傾向スコア・マッチングであり、1983年、ポール・ローゼンバウムとドナルド・ルービンが発表した 。
処置群とコントロール群（非処置群）の処置結果（平均処置効果など）の違いは、処置そのものではなく処置を予測する要因によって引き起こされる可能性があり、その場合はバイアスが発生する。ランダム化比較試験では、無作為割り付けによってバイアスなく処置効果を推定することができる。無作為割り付けによって、各共変量のバランスが取れることを大数の法則が保証する。残念ながら、観察研究の多くで、処置の無作為割り付けはなされていない。マッチングでは、観察された共変量が同じくらいの標本を処置群とコントロール群のそれぞれから抽出することにより、割り付けバイアスを減らして、無作為割り付けに近いものにする。
傾向スコア・マッチング
たとえば、喫煙の影響を知りたい場合を考える。人々を喫煙群に無作為に割り付けることは非倫理的であるため、観察研究が必要である。喫煙群と非喫煙群とを単純に比較することによって処置効果を推定すると、喫煙率に影響する要因（性別や年齢など）によるバイアスが生じる。傾向スコア・マッチングでは、処置群とコントロール群の制御変数（この例では性別や年齢など）を同じくらいにすることによって、これらのバイアスを制御することを目指す。
傾向スコア・マッチング 概要
傾向スコア・マッチングは、以下の様な非実験的設定における因果推論および選択バイアスに対して使用される。
通常のマッチングでは、治療群と対照群を区別する単一の特性が照合される。ただし、2つのグループに実質的な重複がない場合は、かなりの誤差が発生する可能性がある。たとえば、コントロール群の最悪のケースと処置群の最良のケースとの比較になってしまうと、平均への回帰によって、実際よりも良く見えたり悪く見えたりする可能性がある。
傾向スコア・マッチングでは割り付けの予測確率（たとえば、処置群とコントロール群のどちらに割り付けられるかの確率）を採用する。この予測確率は、観測された予測因子に基づいたロジスティック回帰によって取得されることが多く、反実仮想群を作成することができる。傾向スコアは、単独または他のマッチング変数または共変量と一緒に、マッチングに使ったり共変量として扱ったりすることができる
傾向スコア・マッチング 一般的な手順
1.  ロジスティック回帰を実行する
2. 傾向スコアで層別化した上で、層内の治療群とコントロール群との間で共変量のバランスが取れていることを確認する
3. 次のいずれかの方法を用いて、傾向スコアに基づいて治療群の各被験者をコントロール群の被験者 1 人（または複数）とマッチングする
4. マッチングした被験者において、処置群とコントロール群との間で共変量のバランスが取れていることを確認する
5. 新しいサンプルに基づいて多変量解析を行う
傾向スコア・マッチング 正式な定義
基本的なケースとして、2 つの処置（処置群が 1、コントロール群が 0 ）を 人の被験者に割り付け、独立同分布（i.i.d.）を仮定する 。
番目の被験者（被験者  とする）の処置への反応  とコントロールへの反応  とを考えて、平均治療効果  を推定する。
変数  を用いて、被験者  が処置群に割り付けられた場合は 、コントロール群に割り付けられた場合は  と表現する。 を被験者  の処置の割り当て前に観測された値を表すベクトルとする。処置の割り当てを決定する場合に参考にする変数の中には、 に含まれないもののあるかもしれない。番号付け（）の値そのものには、 の内容に関する情報は含まれていないものとする。以降も個々の被検者について議論するが、  の記載は省略する。
ある被験者が共変量 を持つ（すなわち、条件付き交絡がない）ものとする。
治療群およびコントロール群の潜在アウトカムを、それぞれ、、 とする。
潜在アウトカムが背景変数  を条件とする治療  とは独立である場合、治療の割り当ては「強く無視可能である」とされる。
Strongly ignorable treatment assignment (SITA) は、以下のように簡潔に記載することができる。
ここで、 は統計的独立性を示す 。
傾向スコア・マッチング 正式な定義
バランシングスコア（balancing score） は観測された共変量  の関数であり、 に対する  の条件付き分布は、処置群の被験者（）とコントロール群の被験者（）とで等しい。
最もシンプルな関数は  である。
傾向スコアは、所与の観察値に応じて、被験者（人、教室、学校など）が特定の処置に割り当てられる確率を示す。傾向スコアは、これらの共変量に基づき処置群とコントロール群とを均質化して、選択バイアスを減らすために用いられる。
2 値変数の処置指標 、応答変数 、およびバックグラウンドで観測された共変量  があるとする。傾向スコアは、バックグラウンド変数に対する処置の条件付き確率として定義される。
1983年、ポール・ローゼンバウムとドナルド・ルービンが下記内容を示した
の値を  の分布に影響を与える母集団のパラメータと考えると、バランススコアは  の十分統計量として機能する。
さらに、上記の定理は、 を  のパラメーターとして考える場合、傾向スコアは最小十分統計量であることを示している。
最後に、 に対して処置割り付け  が強く無視可能な場合、傾向スコアは、同時分布  の最小十分統計量となる。
ジューディア・パールは、交絡変数の存在を検出する、バックドア基準と呼ばれる単純なグラフィカルテストが存在することを示した。治療の効果を推定するには、回帰する際に交絡変数として補正するか、交絡変数をマッチングすることによって、グラフ内の全てのバックドア経路をブロックすることが必要である 。
傾向スコア・マッチング 短所
傾向スコア・マッチングはモデルの「不均衡、非効率、モデル依存、バイアス」を増加させる場合があることが示され、Gary King によって他のマッチング方法に比して推奨されない、とされた 。マッチングの背後にある洞察は有効であっても、他のマッチング法が必要になる。また、傾向スコアには重み付けや二重ロバスト推定などマッチング以外の用途もある。
他のマッチング法と同様、傾向スコア・マッチングは観測データから平均処置効果を推定する。傾向スコア・マッチングが紹介された当初は、単一のスコアに対して共変量の線形結合を使用することにより、多数の観測値を失うことなく、多数の共変量について処置群とコントロール群を均衡させることができることが利点として挙げられた。処置群とコントロール群とが多くのの共変量において均衡している場合、「次元の呪い」を克服するために膨大な観測データが必要になる。すなわち、均衡させる共変量の項目を増やせば増やすほど、必要となる観測データが幾何級数的に増大する。
傾向スコア・マッチングの欠点の1つは、観測された（および観測可能な）共変量のみを考慮し、潜在的な変数は考慮しないことである。処置への割り付けとアウトカムに影響を与えるが観察できない要因は、マッチングでは考慮できない 。観測データのみをコントロールするため、マッチングしても潜在変数による隠れたバイアスが残る可能性がある 。
傾向スコア・マッチング 短所
さらに、傾向スコア・マッチングでは、処置群とコントロール群とが十分に重なり合った、膨大な数の標本が必要である。
ジューディア・パールは、マッチングに関する一般的な懸念事項として、観測された変数に基づいてマッチングすることで、観測されていない交絡因子によるバイアスが表面化する可能性があると主張した。さらに、パールは、バイアスの低減は、処置、アウトカム、観察された共変量と観察されなかった共変量の間の定性的な因果関係をモデル化することによってのみ（漸近的に）保証できると主張した 。交絡は、実験者が独立変数と従属変数の間に観察された関係について、本来の因果関係以外の原因をコントロールできない場合に発生する。これをコントロールするためには、パールの「バックドア基準」を満たす必要がある 。
傾向スコア・マッチング 統計パッケージでの実装
SPSS – IBM SPSS Statistics の「傾向スコアによる一致」で傾向スコア・マッチングのダイアログボックスが開き、「適合の許容」、「完全一致を優先」、「実行パフォーマンスを最大化」、「一致の抽出時にケース順序をランダム化」「乱数のシード」などの設定が可能である。FUZZY Python プロシージャは、拡張機能ダイアログボックスからソフトウェアの拡張機能として追加することもできる。このプロシージャは、指定されたキー変数のセットに基づいて、コントロール群からの無作為抽出を利用して、処置群とコントロール群とをマッチングする。 FUZZYコマンドは、完全一致とあいまい一致をサポートする。
イヴの序曲
『イヴの序曲』（原題：All About Eve）は、イングランドのバンド、オール・アバウト・イヴが1988年に発表した初のスタジオ・アルバム。
イヴの序曲 背景
バンドはマーキュリー・レコードとの契約前、既にインディーズからデビューを果たしており、1987年には「Our Summer」および「Flowers in Our Hair」が全英シングルチャートでトップ100入りした。そして同年には、メジャー・デビュー・シングル「イン・ザ・クラウズ」が全英47位を記録している。
クレジットではマーク・プライスがバンドの正式ドラマーとして記載されているが、プライスは本作では14曲中8曲への参加にとどまり、ミック・ブラウンやグレッグ・ブリムストーンといったドラマーも起用された。ただし、一部の曲はドラマー不在の編成で録音され、「恋人たちの港」はジュリアンヌ・リーガン（ボーカル）とティム・ブリッチェノ（ギター）の2人だけの演奏で、「ライク・エミリー」ではベーシストのアンディ・カズンがドラム・プログラミングも兼任し、「やすらぎの男」はプライスを除くメンバー3人とポール・サミュエル＝スミスによる録音、「レディ・ムーンライト」はメンバー3人とサイモン・ヒンクラーによる録音である。
イヴの序曲 反響・評価
本作は1988年2月27日付の全英アルバムチャートで初登場7位となり、合計29週トップ100入りした。本作からの先行シングル「ワイルド・ハーテッド・ウーマン」は全英33位に達し、続いて「エヴリ・エンジェル」（同30位）、「恋人たちの港」（同10位）、「カインド・オブ・フール」（同29位）がシングル・カットされて、計4作の全英トップ40シングルが生まれた。
クリス・トゥルーはオールミュージックにおいて5点満点中4点を付け「幾分ゴス的な要素もあるとはいえ、『イヴの序曲』は不吉さよりもフォーク色が強く、バウハウスやシスターズ・オブ・マーシーと言うよりは、後期フェアポート・コンヴェンションの伝統を継承している」と評している。
イヴの序曲 収録曲
特記なき楽曲はジュリアンヌ・リーガン、ティム・ブリッチェノ、アンディ・カズンの共作。LPは11曲入りだが、CDおよびカセットには「ライク・エミリー」、「やすらぎの男」、「レディ・ムーンライト」が追加された。
イヴの序曲 参加ミュージシャン
トラック・ナンバーはCDに準拠。
アディショナル・ミュージシャン
小林深緑郎
小林 深緑郎（こばやし しんろくろう、1949年7月18日 - 2024年9月1日）は、日本の編集者、ライター、コラムニスト、ラグビー解説者、ラグビージャーナリスト。東京都生まれ。スティーブ小林と呼ばれることがある。
小林深緑郎 来歴
学生時代は陸上競技をしていた。立教大学卒業。
大学卒業後は、貿易商社に勤務したのち画家になる。その後ラグビーワールドカップ1987で取材。これ以降全大会取材している。
1989年からラグビーマガジンでコラムを連載、さらに1998年よりJ SPORTSでラグビー解説を務めていた。
2024年9月1日、心不全のため死去。75歳没。
キアナン・デューズバリー＝ホール
キアナン・デューズバリー＝ホール (Kiernan Frank Dewsbury-Hall, 1998年9月6日 - ) は、イングランド出身のサッカー選手。プレミアリーグ・エヴァートンFC所属。ポジションはミッドフィールダー。
キアナン・デューズバリー＝ホール 経歴
レスターシャー州シェップシェッド出身。2006年、8歳のときに地元リーグのシェップシェッド・ダイナモ・ウォリアーズからレスター・シティのアカデミーに入団。
2017年6月、プロ初契約を交わし、2019年にはクラブのユースチームにおける年間最優秀選手に選出された。
2020年1月25日のFAカップ4次ラウンドのブレントフォード戦にてトップチームデビューを果たした。その2日後、ブラックプールFCへシーズン終了までのレンタル移籍が決まった。翌日12月28日のウィコム・ワンダラーズ戦、途中出場でリーグ戦デビュー、初ゴールを決めるも試合は2-1で敗れた。
2020年10月16日、新たに4年契約を結ぶと同時に、ルートン・タウンFCへシーズン終了までのレンタル移籍が報じられた。12月29日のブリストル・シティ戦にて移籍後初ゴールを決めた。
キアナン・デューズバリー＝ホール 経歴
2021年8月28日のノリッジ・シティ戦にてプレミアリーグデビューを果たした。9月30日、UEFAヨーロッパリーグのグループステージ第2節、アウェイのレギア・ワルシャワ戦にて初の欧州の舞台に立った。12月11日、ヨーロッパリーググループステージ突破がかかった最終節、アウェイナポリ戦にてレスター・シティでの初ゴールを決めるも試合は2-3で敗れた。2022年4月10日のクリスタル・パレス戦にてプレミアリーグ初ゴールを決めた。シーズン前半はクラブが夏市場で獲得した同ポジションの新規加入選手の影響もあり出場時間が限られていたが、徐々に頭角を現し試合終盤まで落ちない豊富な運動量を武器に替えの利かない選手として監督とサポーターの信頼を勝ち取っていった。プレミア初挑戦となった当シーズンはリーグ戦28試合1ゴールを記録、シーズン最優秀賞若手賞と選手が選ぶ最優秀選手賞を同時受賞した。
2022年6月24日、クラブとの契約を2027年まで延長した。
2023-24シーズン、2部降格とともに多くの主力メンバーがクラブを離れ、自身の去就も取り沙汰される中で「リーグにおけるベストプレイヤーになりたい」と語り、残留を選択。リーグ戦2桁得点2桁アシストを記録するなどチームの原動力として優勝に貢献し、リーグベストイレブン、クラブの年間最優秀選手賞等を受賞した。
キアナン・デューズバリー＝ホール 経歴
2024年7月2日、チェルシーFCへの移籍が発表された。契約期間は5年。
8月18日、リーグ開幕戦となるマンチェスター・シティ戦に途中出場しクラブデビューを果たす。10月3日のUEFAカンファレンスリーグ、KAAヘント戦にてクラブ初ゴールを決めた。選手層の厚さから定位置確保には苦しみ、リーグ戦ではまとまった出場時間は得られなかった。しかし、レスター時代からの指揮官であるマレスカはリーグ戦と国際大会で選手を使い分け、彼を主に後者での試合に起用し続けた。結果的にカンファレンスリーグではクラブ内最多の13試合に出場し、優勝に貢献した。
2025年8月6日、エヴァートンFCへ5年契約で完全移籍。
ハラジ語
ハラジ語（khalaj） はイランで話されるチュルク系言語。古いチュルク語の要素を多分に含んでいるものの、ペルシャ語化した言語である。1978年には、テヘランから南西にある50の村で20,000人の人々によって話されていた（2015年時点の話者は42,000人）。
150の起源不明な語彙がある。
ハラジ語は"Arghu"という古いチュルク語の子孫である。11世紀の辞書学者・マフムード・カーシュガリーは初めてハラジ語を文字化した人物であり、それは今日のハラジ語と最も一致している。
ハラジ語を再発見したen:Gerhard Doerferは、この言語が共通テュルク語派の中の最初の分派であることを示した。
オールド・ドッグ (2011年の映画)
『オールド・ドッグ』（原題：ཁྱི་རྒན།、中文題：老狗、英語題：Old Dog）は、チベットの作家・映画監督ペマ・ツェテン の映画作品。
日本では第12回の東京フィルメックスのコンペティション部門で上映され、最優秀作品賞を受賞。
その後、数々の特集上映(下記参照)にて上映されるも、一般公開の予定は2020年12月現在では未定であるが、2021年3月の岩波ホールにおける『映画で見る現代チベット』の特集で上映の後、他都市へ巡回。
オールド・ドッグ (2011年の映画) あらすじ・ストーリー
「映画『オールド・ドッグ』広々とした草原に生きる牧畜民の老人。彼は老マスチフ犬を飼っている。 あらすじ | 映画ログプラス」より引用。
”広々とした草原に生きる牧畜民の老人。彼は老マスチフ犬を飼っている。中国の大都市に暮らす富裕層の間に起きたマスチフ犬ブームから、犬泥棒が現れたり、しつこく付きまとう仲買人がやってきたり、心の休まる暇がない。老人の息子までも、大金を得ていい暮らしがしたいと願い、犬を高値で売り飛ばそうとするのだが、老人は「犬は民族の誇り」と手放すことを頑なに拒む……。”
吉田吉太郎
吉田 吉太郎（よしだ よしたろう / きちたろう、1900年（明治33年）9月25日 - 1968年（昭和43年）1月22日）は、大正末から昭和期の実業家、政治家。衆議院議員。
吉田吉太郎 経歴
大阪府出身。1924年（大正13年）関西大学専門部法律科を卒業した。
大阪市役所勤務を経て、映画興業、不動産業を経営し、摂津怛産取締役社長、新大阪土地開発取締役社長、阪神土地興業取締役社長を務めた。
政界では、尼崎市会議員（1940年-1947年）、兵庫県会議員（1947年-1948年）を務めた。1946年（昭和21年）4月、第22回衆議院議員総選挙に兵庫県第1区から日本自由党所属で立候補して落選。1949年（昭和24年）1月の第24回総選挙に兵庫県第2区から民主自由党公認で出馬して当選し、衆議院議員に1期在任した。この間、尼崎市内電話番号の大阪06局への編入などに尽力した。その後、第28回総選挙まで連続4回立候補したが、いずれも落選した。また、1954年（昭和29年）の尼崎市長選挙に立候補したが薄井一哉に敗れた。
FUNAN フナン
『FUNAN フナン』は、ドゥニ・ドゥ監督による2018年の歴史ドラマを扱ったアニメーション映画。脚本はドゥおよびマガリ・プゾル (Magali Pouzo)で、エリーゼ・トリンも参加している。カンボジアの女性が、1975年4月のクメール・ルージュの革命開始後に強制的に連れ去られたわが子を探す物語である。
映画で会話に使用されているのは主にフランス語で、ベレニス・ベジョとルイ・ガレルが主演を務めている。
映画のタイトルは、かつて現在のカンボジアを含むインドシナ半島に存在した国家、扶南国に由来する。
FUNAN フナン 製作
監督・脚本のドゥニ・ドゥはフランス生まれで、フランス・中国・カンボジアの血を引く。本作はドゥ自身の調査およびドゥの母親の記憶がベースで、ドゥの母親は主人公のチョウのモデルとなっている。
ドゥニ・ドゥは2020年の日本公開に際し、日本のアニメを見て影響を受けてこの道に進んだので日本での公開は夢の実現であると、ビデオメッセージを寄せた。また、高畑勲を尊敬しており、この作品を高畑に見てもらえなかったことが残念とも取材に対して述べている。
FUNAN フナン あらすじ
チョウは夫のクン、幼い子どものソヴァンとともにプノンペンに暮らし、家ではクンの弟のメン、チョウの母と祖母、そして彼らのほかの子どもたちであるホー、トゥク、リリーと同居していた。1975年、クメール・ルージュは政権を打倒し、チョウ一家は革命軍によって都市からの強制退去を命じられる。
過酷な移動のさなか、ソヴァンと祖母は家族とはぐれ、クメール・ルージュの兵士はチョウが彼らを探しに行くことを禁じた。
近くの街に到着したとき、いとこのソクが革命軍の一員になっていることをチョウたちは知る。そしてすべての街はコミューンへと変わった。家族の所有物は隠すことができずに取り上げられ、わずかな食料で骨と皮になるまで働かされた。チョウは息子の行方を尋ね、他の労働キャンプにいることは保証されたが、会いに行くことは禁じられた。脱走を望むメンに、クンは生き延びるためには従う以外に選択肢はないと主張する。
FUNAN フナン あらすじ
チョウの願いでクンは船で川を渡りソヴァンを探そうとしたが、捕まって殴打された。トゥクは病気となり、チョウたちの家族は隠していた最後の貴重品を、クメール・ルージュと寝ていると言われていた女性に渡し、薬を手に入れようとする。しかしトゥクは彼女が戻る前に死亡した。女性は薬を見つけることができずに戻り、キャンプの他の女性から殴打された。留守中に息子をチョウに預けていた女性は、死を前に息子をチョウに託す。ソクはクンに罰を与えるふりをしてソヴァンを探しに行くことを許したが、クンが到着したときには子どもたちは再び移動した後だった。
この間、ソヴァンは祖母とともに暮らし、労働キャンプで一人の少女と友だちになった。周囲では恐ろしい殺人が続き、少女はソヴァンたちが食べ物を盗んだときに追っ手から逃す囮になった。
もはや耐えられなくなったメンは、国境を越えて逃げることを企て、クンはその後を追って成功を祈ったが、クメール・ルージュの兵士に捕らえられる。ソクはクンを助けるために兵士を殺した。クンとチョウは戻ったが、別の疑り深いクメール・ルージュ兵が罰としてソクを殺害する。
FUNAN フナン あらすじ
労働キャンプのグループは列車で再び移動させられ、チョウは面倒を見ていた子どもから引き離される。ある駅で、クメール・ルージュ兵の娘が井戸に落ち、クンがそれを助けたことにチョウは腹を立てる。まもなく男性と女性は別のキャンプに行くことになり、チョウ、リリーと彼女たちの母だけが残される。数ヶ月後、井戸で溺れたクメール・ルージュの女性・ペウが感謝の気持ちとして、チョウの家族にくすねてきた食料を差し入れたが、チョウはすべてを奪われても憐れみを受けない自由があるとして、空腹にもかかわらずそれを拒んだ。チョウの母はクメール・ルージュ兵の一人がリリーに気があることに気付き、これを利用して食料を手に入れるよう勧めた。だが、兵士がリリーを犯した後、リリーは首をつった。
ホーはようやく男性キャンプから戻り、クンとは離されてしまったと話す。しかし、リリーの身の上に起きたことを聞いたホーは、その兵士を見つけて草葺きの倉庫に入ったところを閉じ込め、生きながら焼き殺した。ホーは、無実ながら同調者とみなされた老婆とともに殺される。チョウの母は餓死した。
FUNAN フナン あらすじ
2年が過ぎ、クンは痩せ衰えたチョウを診療室で見つける。クンはソヴァンを見つけると話し、チョウは最後の力を振り絞った。カンボジア・ベトナム戦争が始まり、ベトナム軍がチョウたちのキャンプに攻撃をかけると、二人はソヴァンを探すために最後の脱出を試みる。二人は周辺を監視していたペウに目撃されるが、ペウは虚偽の報告をして脱走を黙認した。長く遠い道のりの果てに、二人は捨てられたとおぼしい子どもたちのグループを見つけ、その中にソヴァンがいた。
再び一つになった家族は、タイ国境からの脱出を試みる。その道すがら、別のクメール・ルージュの集団が地元民に取り囲まれ、女性が暴行されようとしているのに遭遇する。チョウは彼らの前に出てシャツを脱いで上半身を晒すと、自分もあなたたち同様、周りの女たちが苦しみ死ぬ中で生きてきたのだと涙ながらに話した。チョウたちは女性に一緒にタイに逃げることを勧めたが、彼女は家族がまだカンボジアにいると断った。チョウ一家は国境にたどり着く。クンは一人先に出て周りを偵察した。チョウとソヴァンが見ている前で、クンはクメール・ルージュ兵に発見される。クンは家族が国境を超えられるよう、わざと逃げて撃たれた。しかし最後の家族となったソヴァンとチョウは、手を取ってタイに入った。
FUNAN フナン 公開
2018年6月11日に、長編作品部門に参加したアヌシー国際アニメーション映画祭でプレミア上映が実施された。
その後2018年中に、10月17日のアデレード映画祭でのオーストラリア、10月20日の"the Animation Is Film Festival"での北米を含む、他の複数の映画祭でプレミア上映された。
Bac Filmsによってフランスでは2019年3月6日に、リュミエールによってベルギーでは2019年4月24日に、それぞれ映画館で公開された。
英語圏では、2019年6月7日よりGKIDSにより、アメリカ合衆国で字幕付きフランス語版を限定公開した。
日本では、2020年12月12日にフランス映画祭2020横浜で上映され、同月25日より東京の2館をはじめとする一部の映画館で公開された。
FUNAN フナン 賞歴
『FUNAN』は映画祭で審査員や観客から高い評価を受け、いくつかの賞を獲得している。
アヌシー国際アニメーション映画祭では長編部門でグランプリ（クリスタル賞）を受賞した。"the Animation Is Film Festival"では審査員グランプリと観客賞を、第20回富川国際アニメーション映画祭では長編部門の審査員準グランプリ（フランスのCe magnifique gâteau !に次ぐ）を、それぞれ受賞した。
2018年12月8日の第2回エミール賞では4部門にノミネートされ、そのうち脚本賞（ドゥニ・ドゥ、マガリ・プゾル）とサウンドデザイン賞（ニコラス・リロイ、ミシェル・シリング、ニコラス・トラン・トロン）を受賞した。
クリスティアン・バルジュ
クリスティアン・マリアン・バルジュ（Cristian Marian Balgiu 、1994年8月3日 - ）は、ルーマニア・ブカレスト出身のプロサッカー選手。FCウニヴェルシタテア・クルジュ所属。ポジションは、ミッドフィールダー。
ニクショル・フォタ
ニクショル・フォタ（Nicușor Fota 、1996年12月1日 - ）は、ルーマニア・ブカレスト出身のプロサッカー選手。コンコルディア・キアジナ所属。ポジションは、ディフェンダー（フルバック）、ミッドフィールダー（レフトミッドフィールダー）。
アリン・ドゥデア
アリン・イリエ・ドゥデア（Alin Ilie Dudea 、1997年6月6日 - ）は、ルーマニア・クラヨーヴァ出身のプロサッカー選手。CSMレシツァ所属。ポジションは、ディフェンダー（センターバック、レフトバック）、ミッドフィールダー（セントラルミッドフィールダー）。
アリン・ドゥデア タイトル
ディナモ・ブカレスト
キンディア・トゥルゴヴィシュテ
ルチアン・イオン
ルチアン・ニコラエ・イオン（Lucian Nicolae Ion 、1994年3月10日 - ）は、ルーマニア・オトペニ出身のプロサッカー選手。コンコルディア・キアジナ所属。ポジションは、ミッドフィールダー。
フロリン・ボルツァ
フロリン・ゲオルゲ・ボルツァ（Florin Gheorghe Borța 、1999年6月21日 - ）は、ルーマニア・ルムニク・ヴルチャ出身のプロサッカー選手。コンコルディア・キアジナ所属。ポジションは、ディフェンダー。
フレデリク・コレット
フレデリック・コレット（Frederik Jonas Lucian Bothfield Collett、1839年3月25日 – 1914年4月19日）はノルウェーの画家である。リレハンメルなどの風景を描いたことで知られる。
フレデリク・コレット 略歴
クリスチャニア（現在のオスロ）で生まれた。1685年にロンドンからクリスチャニアに移ってきたイギリス商人を祖先とし、祖父のヨナス・コレット(Jonas Collett:1772–1851)が1822年から1836年の間、ノルウェーの首相を務めた家柄である。父親も政府の高官で母親はフレデリック・コレットが生まれてすぐ亡くなった。士官学校で学ぶうちに画家になりたいと思うようになり、デュッセルドルフ美術アカデミーの教授のノルウェー出身の画家、ハンス・ギューデを1860年に父親と訪ね、ギューデから個人教授を受けた。ノルウェー出身のペーテル・ニコライ・アルボと友人になり、1861年に写生旅行をおこない、1862年にはアドルフ・ティーデマンとイギリスのウェールズに旅し、その頃、ウェールズで活動していたハンス・ギューデを訪ねた。デュッセルドルフではミューラー(Morten Müller)の私塾でも学び、デュッセルドルフ美術アカデミーのルドルフ・ヴィークマンのクラスにも参加した。デュッセルドルフの美術家協会、「Malkasten」の会員になり、デュッセルドルフで活動していた多くの北欧の画家と交流した。
フレデリク・コレット 略歴
1873年にフリッツ・タウロウとともにパリに旅した。1874年から1875年の間と1878年と1879年の間は、パリやバルビゾン村に住むカール・フレデリク・ヒルやベルント・リンドホルムといった画家のもとで活動し、バルビゾン派の画家の影響を受け、印象派のスタイルに近づいた。
1883年にリレハンメルを始めて訪れ、1886年から没するまで毎年冬に街を訪れた。リレハンメルなどの冬の風景が得意な題材になり、寒さの中で描くために1890年代にはソリのついた特注の移動可能な野外スタジオを制作した。夏は海岸で過ごすことが多かった。毎年、秋にオスロで開かれる展覧会に1885年から1912年の間に14回出展した。パリの万国博覧会、シカゴの万国博覧会の展覧会やストックホルムやサンクトペテルブルクの展覧会にも出展した。
経済的に恵まれていたためか作品数は多くなく生涯の作品数は230点ほどとされる。
相田真治
相田真治（あいだ しんじ、1961年 - ）は、日本の元ラグビーレフリー（審判員）。
相田真治 略歴
1995年から日本ラグビー協会公認レフリーとして活動開始。なおトップリーグでは2003-2004シーズン第1節のワールドファイティングブル対ヤマハ発動機にてトップリーグでのレフリー初担当。
その後2006年、トップリーグ表彰式にて新設された第1回ベストホイッスル賞を受賞。
そして2012年3月、トップリーグオールスターをもってレフリーから引退した。
くまりえ
くまりえ。（1983年12月12日 - ）は、日本のお笑いタレントである。
本名は熊谷 里絵（くまがいりえ）。所属事務所はSHUプロモーション（2021年5月4日まで）からフリー期間を経た後、2022年3月22日からTWIN PLANETに所属と、これと同時にくまりえ→くまりえ。に芸名表記を改名。2023年5月から再びフリー。
くまりえ 来歴・人物
宮城県気仙沼市出身。気仙沼女子高等学校卒業。身長は159.6cm、血液型A型。
合気道5級の資格有り。
26歳までOLとして社会人生活。群馬県など色々な所で勤務していた。これ以前からずっとお笑いをやりたいと思い続けていたが、お笑いの勉強は仕事をしながらでは出来ないと思い、養成所入りを決意。2011年春からのワタナベコメディスクール入りを決める。2011年3月はちょうど気仙沼に帰郷しており、春から上京する予定だったが、3月11日に気仙沼で東日本大震災に遭う。地元の被害状況もあって進路を悩んだが、親の後押しもあって上京し、同年ワタナベコメディスクールに14期生として入学。最初はリアクションツッコミに憧れていたこともあってコンビ志望で、コンビを組んで活動していたこともあったが、ワタナベコメディスクールの方から「ピンが向いている」と言われ、ピン芸人を目指すことになる。
くまりえ 来歴・人物
最初はピン芸人としてデビュー、「熊谷りえ」→「くまがいりえ」として活動。その後、2012年中には「魔法キャンドル」、2013年12月からコンビ「ブーティスクエア」で活動（ブーティスクエアでの元相方は現・ぽんぽこの高木ひとみ○）。ブーティスクエアは当時の相方の高木が「違うことをやりたい」と言い出したことで2015年1月に解散、解散後に芸名を「くまりえ」とする。それまでフリーで活動して来たが、その後現在所属のSHUプロモーションに所属になる。ピン芸人の活動の他、元バーゲンセールの正子とのユニットコンビ「ファニービーチ」としても活動する事を発表、女芸人No.1決定戦 THE Wを目指すことになった。
ワタナベコメディスクールに入学した頃は、本人曰く体重は40kg台後半から50kg台前半の普通の体系だったが、同スクール同級生の中にいた体重100kg台の女の子が先生からいつも褒められていましたのを見て、「彼女に比べて私は中途半端」と思ったことから悔しくなり、太ることを決意、Lサイズのピザを毎日のように一人で食べたり、マヨネーズを1日1本使って食べたりして2年間で40kg増量した。覚えてもらうには太った体形の方が有利で、この体形をネタにもしているということでダイエットする気はないと言い、健康診断などで体調管理はしているということである。
くまりえ 来歴・人物
仲里依紗が好き過ぎるあまり、ものまね芸人「仲だけ里依紗」（なかだけりいさ）としても活動している。
仲里依紗と『ウチのガヤがすみません!』（日本テレビ）で共演した時に、本人から“公認”をもらっている。
2021年5月4日を以って所属していたSHUプロモーションを退所。その後はフリーで活動。フリーで活動後くまりえから→くまりえ。と表記。2022年3月22日にTWIN PLANET所属となったことを発表。そしてかつては同年より、同じ事務所に所属するはける舞子（新宿のめる・はける）とのユニットコンビ「THEビフォーアフター」の活動も並行して行っていたが、舞子が別の活動で頑張りたいという意向から、くまりえ。との間のモチベーションにギャップが生じたことで、2023年2月いっぱいでこのユニットは解消となった。
2023年5月にTWIN PLANETを退所、再びフリーとなる。
占いもやっており、スピリチュアル芸人としても活動開始。占いでは、人の目から思いを感じとる占う、そして字学、タロット占術を得意としている。
電話鑑定もはじめ、電話鑑定の会社にも所属している。
くまりえ 芸風
一人コント、ものまね、歌まねの他、「腹で瓶の蓋を開ける」「腹でスマホの音を遮断」などといったお腹芸、「どんな事でもパチンコ店のアナウンス風に言える」「突然どの曲を流されてもダンスを作れる」「五十音のどの一音を言われてもすぐに男性をドキっとさせることが言える」などといった芸を披露している。
（より）
フィラデルフィア半導体指数
フィラデルフィア半導体指数（フィラデルフィアはんどうたいしすう、英語: PHLX Semiconductor Sector Index）またはフィラデルフィア半導体株価指数は、アメリカ合衆国の株価指数。SOX指数とも呼ばれる。NASDAQ OMX PHLX（旧・フィラデルフィア証券取引所）が算出、公表している。
半導体の設計・製造・流通・販売を行う半導体産業30社で構成される。1993年12月1日を基準日とし、その日の基準値を200として算出する時価総額加重平均型株価指数である。
アメリカ合衆国の証券取引所に上場する企業で構成されるが、アメリカ合衆国の企業であることは要件ではない。一例として、2020年12月時点においては、TSMC (台湾積体電路製造)、ASML、NXPセミコンダクターズが構成銘柄に採用されている。
IT産業の先行き景況感を示す代表的指数として世界的に参照されている。
半導体が使用される産業は、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、家庭用電気機械器具、自動車等多岐にわたることから「産業の米」とも呼ばれており、半導体需要がこれらの景気動向に大きく左右されることから、SOX指数は、景気の先行指標としても知られている。
ルービン因果モデル
ルービン因果モデル（ルービンいんがモデル、Rubin causal model、RCM）は、ネイマン-ルービン因果モデルとしても知られ 、ドナルド・ルービンにちなんで名付けられた、潜在アウトカムのフレームワークに基づく原因と結果の統計分析へのアプローチである。 「ルービンの因果モデル」という名前は、 Paul W.Hollandによって最初に造られた 。潜在的な結果のフレームワークは、1923年の修士論文でイェジ・ネイマンによって最初に提案されたが 、完全にランダム化された実験の文脈でしか議論されなかった 。ルービンはそれを観察研究と実験研究の両方で因果関係について考えるための一般的な枠組みに拡張した 。
ルービン因果モデル 前書き
ルービン因果モデルは、潜在的な結果のアイデアに基づいている。たとえば、大学に通っていた場合は40歳で特定の収入があるが、大学に通っていなかった場合は40歳で別の収入がある。この人の大学への進学の因果関係を測定するには、両方の選択肢の将来における同じ個人の結果を比較する必要がある。両方の潜在的な結果を一度に確認することは不可能であり、潜在的な結果の1つが常に欠落している。このジレンマは「因果推論の根本的な問題」である。
因果推論の根本的な問題のため、ユニットレベルの因果効果を直接観察することはできない。ただし、ランダム化された実験では、母集団レベルの因果効果の推定が可能である 。ランダム化実験では、人々を無作為に処置（この例では大学進学の有無）に割り付ける。無作為割り付けのために、グループは（平均して）同等であり、40歳での収入の違い以外にはグループ間の唯一の違いがない。このため、40歳での収入が大学進学の有無の割り付けに起因する可能性がある。次に、平均因果効果（平均処置効果とも呼ばれる）の推定値は、処置群の標本（大学に通った人たち）とコントロール群の標本（大学に通わなかった人たち）の間の平均の差を計算することによって取得できる。
ルービン因果モデル 前書き
ただし、多くの場合、倫理的または実践的な懸念から、ランダム化実験は不可能である。このようなシナリオでは、ランダムではない割り付け方法が存在する。大学進学の例の場合、人々は大学進学を無作為には割り当てられていない。むしろ、人々は自分の経済状況や両親の教育などに基づいて大学に進学するかを選ぶだろう。傾向スコア・マッチングなど、因果推論のために多くの統計手法が開発されている。これらの方法は、処置群の標本とよく似たコントロール群の標本を見つけ、割り付け方法に対して修正しようとする。
ルービン因果モデル 拡張例
ルービンは以下のように因果効果を定義している。
直感的には、特定の被験者の時刻  から  における処置 C に対する処置 E の因果効果とは、「時刻  から処置 E を行った場合に時刻  において何が起こるか」と「時刻  から処置 C を行った場合に時刻  において何が起こるか」との差である。
「1時間前に、グラス一杯の水を飲むだけではなく、アスピリンを 2 錠内服していれば、今ごろ頭痛はなくなっていただろう」とか、「1時間前に、グラス一杯の水を飲むだけではなく、アスピリンを 2 錠内服したので、もう頭痛はなくなった」とか。
我々が定義した処置 E に対する処置 C の因果効果は、この直感的な意味を反映している。
RCM によると、1時間前にアスピリンを服用したかどうかの因果関係は、ケース1（アスピリンを服用）とケース2（アスピリンを服用しない）で頭がどのように感じたかの違いである。頭痛がアスピリンなしで残るが、アスピリンを服用した場合に消えるならば、アスピリンを服用することの因果効果は頭痛の軽減である。ほとんどの場合、1つは一般に「治療」と呼ばれ、もう1つは「コントロール」と呼ばれる2つの未来を比較することに関心がある。これらのラベルはやや恣意的である。
ルービン因果モデル 拡張例
ジョーが新しい高血圧薬のFDAテストに参加していると仮定する。私たちが全知ならば、治療（新薬）とコントロール（治療なし または標準治療）の両方の下でのジョーのアウトカム（結果）が分かる。因果効果、すなわち治療効果は、これら2つの潜在アウトカム Potential outcomesの違いである。
はジョーが新薬を服用した場合の血圧を示す。
一般に、この表記法は、被験者 u における治療 t から生じる潜在アウトカムを表す。
同様に、は、被験者 u に対するコントロールの効果を示す。
この例だと、 は新薬を服用しない場合のジョーの血圧を示す。
 が新薬を服用した場合の因果効果を示す。
この表からは、ジョーにおける因果効果だけがわかる。
他の被験者は、全員、新薬を服用すると血圧が上昇するかもしれない。
他の被験者の因果効果に関係なく、ジョーの因果効果は、新薬を服用していなかった場合の血圧に比べて血圧が低いこと、となる。
被験者を増やしてみる。
因果効果は、すべての被験者で異なっているが、因果効果がマイナスであることから、新薬はジョー、メリー、ボブに「有効」であるといえる。彼らの血圧は、それぞれが新薬を服用しなかった場合よりも新薬を使用した方が低くなる。一方、サリーの場合、新薬は血圧の上昇を引き起こす。
ルービン因果モデル 拡張例
潜在アウトカムが意味を成すためには、少なくとも事前（a priori）にそれが可能でなければならない。
たとえば、ジョーがどうやっても新薬を入手できない場合は、  は彼には不可能である。
それは決して起こり得ない。そしてもし が理論的にも観察することができないのならば、ジョーの血圧に対する新薬の因果効果は定義されない。
新薬の因果効果は、2つの潜在アウトカムの単純な差であり、どちらも発生する可能性があるため、明確に定義されている。この場合、私たち（または他の何か）は、少なくとも概念的には世界を操作できるため、あることが起こったり、別のことが起こったりする可能性がある。
潜在アウトカムの 1 つが発生しない場合、この因果効果の定義は問題になる。たとえば、ジョーの身長が体重に及ぼす因果関係は何だろうか？素朴に考えると、これは他の例と似ているように思える。 2つの潜在アウトカムを比較する必要がある。処置群（3 インチ高い身長として定義）の場合のジョーの体重と、コントロール群（現行の身長として定義）の場合のジョーの体重だ。
ルービン因果モデル 拡張例
少し考えれば問題が浮き彫りになる：ジョーの身長を上げることはできない。ジョーを背の高くする方法がないため、概念的にも、ジョーが背が高い場合の体重を観察する方法はない。ジョーの身長を「操作」することはできないので、身長が体重に及ぼす因果関係を調査することは意味がない。そこでスローガン：
NO CAUSATION WITHOUT MANIPULATION（操作なくして因果なし）
—Holland,Statistics and Causal Inference
ある被験者における [潜在アウトカムの] 観測は、他の被験者への治療の割り付けによって影響を受けないようにする必要がある
—D. R. Cox,Planning of Experiments
ドナルド・ルービンは、以下の 2 つを満たすものを Stable Unit Treatment Value Assumption（SUTVA）として定義した。
なお、サトヴァと発音する。
ルービン因果モデル 拡張例
これまでの例で考えると、ジョーの血圧はメアリーが新薬を受け取るかどうかに依存するべきではない。しかし、もしそうならどうなるだろうか？ジョーとメアリーが同じ家に住んでいて、メアリーがいつも料理をしているとする。新薬を服用するとメアリーは塩辛い食べ物が食べたくなり、新薬を服用しない場合よりも多くの塩を使って調理する。
高食塩食はジョーの血圧を上昇させる。
したがって、ジョーのアウトカムは、ジョーが服薬とメアリーの服薬の両方に依存する。
SUTVA違反は、因果推論をより困難にする。より多くの治療を検討することにより、それに依存する観測値を説明できる。
ジョーの服薬の有無だけでなく、メアリーの服薬の有無も加味して、以下の4パターンを考える。
ルービン因果モデル 拡張例
因果効果は、2つの潜在アウトカムの違いとして定義される。
この例では潜在アウトカムが2つより多く、複数の因果関係が考えられる。
第一に、メアリーが服薬した場合における、ジョーの服薬とジョーの血圧との因果関係であり、 として計算される。
第二に、メアリーが服薬しなかった場合における、ジョーの服薬とジョーの血圧との因果関係であり、 として計算される。
第三に、ジョーが服薬しなかった場合における、メアリーの服薬とジョーの血圧との因果関係であり、 として計算される。
ジョーの血圧に対する因果効果は、メアリーの服薬によるものの方がジョー服薬によるものよりも大きく、その方向は反対である。
このように、より多くの潜在アウトカムを検討することにより、SUTVAを保持させることができる。
ただし、ジョー以外の被験者がメアリーの服薬に依存している場合は、さらなる潜在アウトカムを考慮する必要がある。
従属ユニットの数が多いほど、考慮しなければならない潜在アウトカムが多くなり、計算が複雑になる（20 人の治療のそれぞれが 20 人全員のアウトカムに影響を与える事態を想像しよう）。
コントロールと比較した単一の処置の因果効果を（簡単に）推定するためには、SUTVAの成立が必要である。
以下の例を考える
すべての因果効果の平均を取ることにより、平均因果効果を「計算」することができる。
ルービン因果モデル 拡張例
反応をどのように測定するかは、推論結果に影響する。血圧の変化を絶対値ではなく変化率として測定したとき、具体的な値によっては、平均的な因果効果としては血圧の上昇になる可能性がある。
たとえば、ジョージの血圧がコントロールで154、治療で140になると仮定する。因果効果の絶対値は -14 だが、治療した場合の140に対してパーセンテージの差を計算すると -10％ である。サラの血圧が治療で200、コントロールで184である場合、因果効果は絶対値では +16 だが、治療値では +8％ である。ジョージの血圧の変化は絶対値では小さい（-14対+16）が、変化率では大きくなる（-10％対+8％）。ジョージとサラの平均因果効果は絶対値では +1 だが、パーセンテージで考えると -1 となる。
これまでに見たアウトカムは、実際には測定されない。定義上、特定の期間にわたって被験者に対する複数の治療の効果を観察することは不可能である。ジョーは「新薬を服用すること」と「新薬を服用しないこと」の両者を同時に満たすことはできない。したがって、データは次のようになる。