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谷内村 (岩手県)
行政

歴代村長
| 代 | 氏名 | 就任 | 退任 | 備考 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 蟹沢久平 | 明治22年（1889年） | 明治24年（1891年） |  |
| 2 | 小原廉八郎 | 明治24年（1891年） | 明治27年（1894年） |  |
| 3 | 藤井久兵衛 | 明治27年（1894年） | 明治31年（1898年） |  |
| 4 | 菅谷勇蔵 | 明治31年（1898年） | 明治35年（1902年） |  |
| 5〜6 | 蟹沢久平 | 明治41年（1908年）12月10日 | 大正3年（1914年）11月21日 | 再任 |
| 7 | 菅谷雄二狼 | 大正4年（1915年）1月11日 | 大正7年（1918年）11月11日 |  |
| 8 | 多喜乃実臣 | 大正7年（1918年）11月12日 | 大正11年（1922年）7月15日 |  |
| 9 | 蟹沢喜三郎 | 大正11年（1922年）8月1日 | 大正15年（1926年）7月31日 |  |
| 10 | 梅木三蔵 | 大正15年（1926年）8月6日 | 昭和5年（1930年）3月18日 |  |
| 11〜13 | 小原実道 | 昭和5年（1930年）7月20日 | 昭和17年（1942年）7月19日 |  |
| 14 | 蟹沢久穆 | 昭和17年（1942年）11月21日 | 昭和21年（1946年）11月20日 |  |
| 15 | 菅雄一 | 昭和22年（1947年）4月8日 | 昭和26年（1951年）4月7日 |  |
| 16 | 菅野龍策 | 昭和27年（1952年）4月23日 | 昭和29年（1954年）12月31日 |  |
ランラン

擬態語の一つ。
日中国交正常化を記念して、1972年に中華人民共和国から上野動物園に贈られたつがいのジャイアントパンダのうち、雌パンダに付けられた名前。蘭蘭。カンカンとランラン参照。
欧米で活躍する中国人ピアニスト、郎朗（ラン・ラン）。
香港出身の双子の歌手、リンリン・ランランのメンバーで妹の方。
フランスの女子テニス選手、スザンヌ・ランラン。
STVラジオの移動中継車、ランラン号。
長崎県長崎市コミュニティバス都心部循環線の愛称
愛知県東海市循環バスの愛称 → らんらんバス (東海市)
兵庫県小野市コミュニティバスの愛称 → らんらんバス (小野市)
中古同人ショップらしんばんのマスコットキャラクター
日本のテレビタレント、鈴木蘭々。
SKE48の山内鈴蘭の愛称
アイドルマスター シンデレラガールズの登場キャラクター、神崎蘭子の愛称。
邪宗門 (北原白秋)

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: この項目では、北原白秋の詩集について説明しています。 その他の用法については「邪宗門 (曖昧さ回避)」をご覧ください。
『邪宗門』（じゃしゅうもん）は、北原白秋の第一詩集。1909年（明治42年）刊行。象徴詩の先駆であり、当時の官能的・異国的・退廃的な詩風を代表。
収録詩すべてが邪宗(キリシタン)、南蛮趣味のものではないが、全体として異国情調と世紀末的な退廃美を醸している。
概要

『文庫』『明星』に詩歌を発表し、1907年（明治40年）に「新詩社」を脱退して「パンの会」を起こすと『スバル』に参加し、詩歌に新天地を開いた白秋であったが、その象徴詩は、頽唐的叙情と異国情調とで彩なす感覚詩・官能詩であって、その典型が官能・神経・曲節（メロディー）解放の多彩絢爛な第一詩集『邪宗門』である。本書及び『思ひ出』の二詩集によって白秋は詩壇的位置を確立した。
以下本書、著者識、例言より
一、予が象徴詩は情緒の諧楽と感覚の印象とを主とす。故に、凡て予が拠る所は僅かなれども生れて享け得たる自己の感覚と刺戟苦き神経の悦楽とにして、かの初めより情感の妙なる震慄を無みし只冷かなる思想の概念を求めて強ひて詩を作為するが如きを嫌忌す。されば予が詩を読まむとする人にして、之に理知の闡明を尋ね幻想なき思想の骨格を求めむとするは謬れり。要するに予が最近の傾向はかの内部生活の幽かなる振動のリズムを感じその儘の調律に奏でいでんとする音楽的象徴を専とするが故に、そが表白の方法に於ても概ねかの新しき自由詩の形式を用ゐたり。
一、或人の如きは此の如き詩を嗤ひて甚しき跨張と云ひ、架空なる空想を歌ふものと做せども、予が幻覚には自ら真に感じたる官能の根抵あり。且、人の天分にはそれそれ自らなる相違あり、強ひて自己の感覚を尺度として他を律するは謬なるべし。
装幀、「エツキスリプリス」及「幼児磔殺」、挿画『澆季』、挿画『硝子吹く家』、扉絵及欄画十葉 ……石井柏亭
挿画『真昼』、彫版……山本鼎
私信『四十一年七月廿一日便』……太田正雄
内容 > 魔睡

邪宗門秘曲（明治41年8月）
室内庭園（明治41年12月）
陰影の瞳（明治41年10月）
赤き僧正（明治41年12月）
WHISKY.（明治41年11月）
天鵝絨のにほひ（明治41年12月）
濃霧（明治41年10月）
赤き花の魔睡（明治41年12月）
麦の香（明治41年12月）
曇日（明治41年12月）
秋の瞳（明治41年12月）
空に真赤な（明治41年5月）
秋のをはり（明治41年12月）
十月の顔（明治41年12月）
接吻の時（明治41年6月）
濁江の空（明治41年8月）
魔国のたそがれ（明治41年8月）
蜜の室（明治41年8月）
酒と煙草に（明治41年5月）
鈴の音（明治41年8月）
夢の奥（明治41年7月）
窓（明治41年9月）
昨日と今日と（明治41年11月）
わかき日（明治41年11月）
内容 > 朱の伴奏

謀叛（明治40年12月）
こほろぎ（明治40年12月）
序楽（明治41年2月）
納曾利（明治41年7月）
ほのかにひとつ（明治41年2月）
耽溺（明治40年12月）
といき（明治40年12月）
黒船（明治41年2月）
地平（明治40年12月）
ふえのね（明治41年2月）
下枝のゆらぎ（明治41年8月）
雨の日ぐらし（明治41年5月）
狂人の音楽（明治41年9月）
風のあと（明治41年8月）
月の出（明治41年2月）
内容 > 外光と印象

冷めがたの印象（明治40年11月）
赤子（明治41年6月）
暮春（明治41年3月）
噴水の印象（明治41年7月）
顔の印象 六篇（明治41年3月）
Ａ　精舎
Ｂ　狂へる街
Ｃ　醋の甕
Ｄ　沈丁花
Ｅ　不調子
Ｆ　赤き恐怖
盲ひし沼（明治41年7月）
青き光（明治41年7月）
樅のふたもと（明治41年2月）
夕日のにほひ（明治41年12月）
浴室（明治41年8月）
入日の壁（明治41年8月）
狂へる椿（明治41年6月）
吊橋のにほひ（明治41年8月）
硝子切るひと（明治40年12月）
悪の窓 断篇七種（明治41年2月）
一　狂念
二　疲れ
三　薄暮の負傷
四　象のにほひ
五　悪のそびら
六　薄暮の印象
七　うめき
蟻（明治40年3月）
華のかげ（明治40年12月）
幽閉（明治41年6月）
鉛の室（明治40年9月）
真昼（明治41年12月）
内容 > 天草雅歌

天草雅歌（明治40年10月）
角を吹け
ほのかなる蝋の火に
艫を抜けよ
汝にささぐ
ただ秘めよ
さならずば
嗅煙艸
鵠
日ごとに
黄金向日葵
一炷
内容 > 青き花

青き花（明治40年2、3両月中）
青き花
君
桑名
朝
紅玉
海辺の墓
渚の薔薇
紐
昼
夕
羅曼底の瞳
内容 > 古酒

恋慕ながし（明治40年2月）
煙草（明治40年9月）
舗石（明治40年9月）
驟雨前（明治39年9月）
解纜（明治39年7月）
日ざかり（明治39年9月）
軟風（明治40年6月）
大寺（明治39年8月）
ひらめき（明治39年8月）
立秋（明治39年8月）
玻璃罎（明治39年8月）
微笑（明治39年8月）
砂道（明治39年8月）
凋落（明治39年8月）
晩秋（明治39年5月）
あかき木の実（明治40年10月）
かへりみ（明治40年12月）
なわすれぐさ（明治41年5月）
わかき日の夢（明治41年5月）
よひやみ（明治39年4月）
一瞥（明治39年7月）
旅情（明治39年9月）
柑子（明治39年5月）
内陣（明治40年7月）
懶き島（明治40年12月）
灰色の壁（明治39年12月）
失くしつる（明治41年7月）
苫前町

苫前町中心部と苫前漁港周辺の空中写真。1977年撮影の2枚を合成作成。
国土交通省 国土地理院 地図・空中写真閲覧サービスの空中写真を基に作成。
とままえ温泉ふわっとと風力発電所
苫前漁港の夕日
苫前町（とままえちょう）は、北海道留萌管内中部に位置する町。
概要

風力発電が盛んであり、国道232号から見える北海道最大級の風力発電風車群は雑誌などで取り上げられることも多い。
概要 > 地名の由来

町名の由来はアイヌ語の「トマ・オマ・イ」toma-oma-i（エゾエンゴサク・ある・もの（場所））から。
地理

苫前町は、留萌地方中部、日本海側沿岸に位置する。
地理 > 地形 > 山地

丸山
愛鳥山
札足辺山
朗音山
上古丹別山
錐立山
古丹別山
仙松山
温根山
鬼鹿山
三毛別山
三毛別
知布志内山
佐官別山
大天狗岳
奥三毛別山
下古丹別山
白頭山
智保内山
愛奴山
地理 > 地形 > 河川

古丹別川
チエボツナイ川
三毛別川
ルペシュペナイ川
地理 > 地形 > 湖沼

霧立沼
三渓貯水池
小川貯水池
八線沢貯水池
苫前ダム
上小川ダム
地理 > 人口 > 消滅集落

2015年国勢調査によれば、以下の集落は調査時点で人口0人の消滅集落となっている。
苫前町 - 字霧立
地理 > 隣接する自治体

苫前郡：羽幌町
留萌郡：小平町
雨竜郡：幌加内町
歴史 > 沿革

縄文時代より栄える。
江戸時代（慶長年間）松前藩がトママイ場所を開く。
1786年（天明6年） 苫前神社の創建。
1869年（明治2年）北海道で国郡里制が施行され、天塩国および苫前郡が設置される。開拓使が管轄。
1880年（明治13年）苫前村・白志泊村・力昼村の戸長役場を苫前村に設置
1888年（明治21年）8月 苫前郡苫前村が白志泊村を編入
1894年（明治27年）2月3日 苫前郡羽幌村（現羽幌町）を分村
1897年（明治30年）7月15日 苫前村の戸長役場が羽幌村戸長役場を分離
1902年（明治35年）4月1日 苫前郡力昼村（りきびる）を編入、二級町村制、苫前郡苫前村
1915年（大正4年）4月1日 一級町村制、苫前郡苫前村
1915年（大正4年）12月9日-14日 三毛別羆事件。苫前町三毛別（さんけべつ、現在の地名は三渓）でヒグマが民家を襲撃した。ヒグマは最終的に射殺されたが、死者7名、負傷者3名の被害が発生し、日本獣害史上最悪の事件となった。
1948年（昭和23年）10月1日 町制施行、苫前町
施設 > 警察

羽幌警察署苫前駐在所
羽幌警察署古丹別駐在所
施設 > 消防

北留萌消防組合消防署苫前支署（苫前郡苫前町字旭37-1）
北留萌消防組合消防署古丹別支署（苫前郡苫前町字古丹別25）
施設 > 郵便局

苫前郵便局（集配局）
古丹別郵便局（集配局）
力昼郵便局
対外関係 > 姉妹都市・提携都市 > 国内

桑名市（近畿地方 三重県）
1981年（昭和56年）9月 - 旧長島町と姉妹都市提携。明治時代に長島町から集団移住したことにちなむ。
経済

主要産業は沿岸漁業、農業、酪農、林業など。農業は米などを生産。
経済 > 第一次産業 > 農業

るもい農業協同組合（JAるもい）苫前支所
北海道農業共済組合（NOSAI北海道）留萌支所・留萌南部家畜診療所
経済 > 第一次産業 > 漁業

北るもい漁業協同組合苫前支所
苫前漁港
力昼漁港
経済 > 第三次産業 > 金融機関

留萌信用金庫苫前支店
留萌信用金庫古丹別支店
経済 > 拠点を置く企業

苫前グリーンヒルウインドパーク
苫前ウィンビラ発電所
ユーラスエナジー苫前
電源開発
情報通信 > マスメディア > 中継局

苫前テレビ中継局
生活基盤 > ライフライン > 電力

シーメンス
苫前グリーンヒルウインドパーク
苫前ウィンビラ発電所
教育 > 高等学校

北海道苫前商業高等学校
教育 > 中学校

苫前町立苫前中学校
教育 > 小学校

苫前町立古丹別小学校
苫前町立苫前小学校
交通 > 鉄道

町内の鉄道は廃止されており、現在は存在しない。
かつては下記の路線があった。
国鉄羽幌線 - 1987年3月30日廃止。駅は力昼駅、番屋ノ沢仮乗降場、古丹別駅、上平駅、苫前駅、興津仮乗降場
古丹別森林鉄道 - 1961年までに廃止。支線の三毛別森林鉄道を含む
交通 > 路線バス

沿岸バス - 日本海沿岸地域（国道232号）を運行する旧国鉄羽幌線代替の一般路線バス「幌延留萌線」と、札幌市発着の高速バス「特急はぼろ号」、旭川市発着の高速バス「特急あさひかわ号」を運行する。また町内路線として、上平 - 古丹別間を運行する上平古丹別線もある。
幌延留萌線：（留萌市） - （小平町） - 千松 - 力昼 - 上平 - 苫前上町 - 興津内 - （羽幌町） - （初山別村） - （遠別町） - （天塩町） - （幌延町） - （豊富町）
上平古丹別線：上平 - 長島5線 - 古丹別
特急はぼろ号：（札幌市） - 力昼・上平・苫前上町
特急あさひかわ号：（旭川市） - 力昼・上平・苫前上町
交通 > 道路 > 国道

国道232号
国道239号（霧立峠）
交通 > 道路 > 道道

北海道道437号羽幌原野古丹別停車場線
北海道道483号苫前港線
北海道道582号苫前停車場線
北海道道741号上遠別霧立線
北海道道742号霧立小平線
北海道道1049号苫前小平線
北海道道1062号力昼九重線
北海道道1063号小川古丹別線
交通 > 道の駅

風Wとままえ（ふわっととままえ）
観光 > 文化財 > 町の文化財

修羅（船材の運搬具） - 苫前町郷土資料館所蔵
須恵器（甕）- 苫前町郷土資料館所蔵
苫前町くま獅子舞 - 苫前町くま獅子保存会
苫前運上屋跡
陣屋の跡
寺子屋発祥の地
苫前戸長役場跡
苫前町水田発祥の地
岩見の一本松 - イチイの木
観光 > 文化財 > 道指定有形文化財

木造十一面観音立像 - 苫前町役場所蔵
観光 > 名所・旧跡

苫前神社
古丹別神社
小川神社（こがわじんじゃ、北緯44度16分04.6秒 東経141度45分05.2秒）
出身･関連著名人

土門健司（競馬騎手・調教師）
丹羽政彦（ラグビー 羽幌高校 明治大学 清水建設 元・明治大学ラグビー部監督）
三渓小学校跡
霧立峠
小川神社
インターナショナルエアアカデミー

インターナショナルエアアカデミー（International Air Academy = IAA）は、福岡県福岡市にある航空専門校と名乗るキャビンアテンダント養成学校である。株式会社インターナショナルエアアカデミーが運営する。1984年設立。
コース

高校卒業者向けに福岡校にエアライン本科短大コースとエアライン本科留学コースの2コースを設置。生徒は愛知産業大学短期大学国際コミュニケーション学科に在席し、卒業者は同時に短期大学の卒業資格を得る。また福岡校では、大学や短大卒業者向けのエアライン本科専門コースを設置している。そのほかサクセスコースまたは新サクセスコースを10校で展開する。
校舎

福岡校（福岡市中央区）
東京校（東京都渋谷区）
大阪校（大阪市北区）
広島校（広島市中区）
計量経済学

計量経済学（けいりょうけいざいがく、英: econometrics）とは、経済学の理論に基づいて経済モデルを作成し、統計学の方法によってその経済モデルの妥当性に関する実証分析を行う学問である。
古典的計量経済学 > 系列

分析の対象となる経済系列は、次の3種類に大別される。
交差系列（英語版） (Cross section Data) ：同一時点での様々なデータ。例えば、ある時点で47都道府県の人口、人口密度、男女比などを調べたもの。
時系列 (Time series Data) ：同一種類のデータを様々な時点で取ったもの。例えば、ある都道府県の人口を時間を追って調べたもの。
交差時系列 (Panel Data) ：交差系列 (Cross section Data) で時系列 (Time series Data) である系列。例えば、47都道府県の人口を時間を追って調べたもの。パネルデータ分析と呼ぶことが多い。
古典的計量経済学 > 最小二乗法 > 単回帰

「回帰分析」も参照
古典的計量経済学 > 最小二乗法 > 単回帰 > 推定量の導出

実証分析は、多くの場合回帰分析を通じて行われる。回帰式の推定方法には様々なものがあり、最も基本的なものがOLS (Ordinary Least Squares) 、最小二乗法である。被説明変数  Y_{i} を説明変数  X_{i} で表す回帰方程式、
Y_{i}=bX_{i}+a+u_{i}
を設定して、被説明変数の測定値と（説明変数の測定値および回帰式を用いて求めた）被説明変数の推定値の差（これを残差と呼ぶ）の二乗和を最小にする係数を求める。
実績値  Y_{i} および推定値  {\hat {Y}}_{i}={\hat {b}}X_{i}+{\hat {a}} との残差  U=Y_{i}-{\hat {Y}}_{i} の二乗和
\Sigma \ {U_{i}}^{2}=\Sigma \ (Y_{i}-{\hat {Y}}_{i})^{2}

 =\Sigma \ (Y_{i}-{\hat {b}}X_{i}-{\hat {a}})^{2}

 =\Sigma \ ({Y_{i}}^{2}+({\hat {b}}X_{i})^{2}+{\hat {a}}^{2}-2({\hat {b}}Y_{i}X_{i}+{\hat {a}}Y_{i}-{\hat {a}}{\hat {b}}X_{i}))
が最小になるように  {\hat {b}} と  {\hat {a}} で一次微分する。
{\begin{cases}\Sigma \ X_{i}(Y_{i}-{\hat {b}}X_{i}-{\hat {a}})=0\\\Sigma \ (Y_{i}-{\hat {b}}X_{i}-{\hat {a}})=0\end{cases}}
⇔
{\begin{cases}\Sigma \ X_{i}Y_{i}={\hat {b}}\Sigma \ {X_{i}}^{2}+{\hat {a}}\Sigma \ X_{i}\\\Sigma \ Y_{i}={\hat {b}}\Sigma \ X_{i}+n{\hat {a}}\end{cases}}
⇔
すると正規方程式
{\begin{cases}\Sigma \ X_{i}Y_{i}={\hat {b}}\Sigma \ {X_{i}}^{2}+{\hat {a}}\Sigma \ X_{i}\\{\bar {Y}}={\hat {a}}+{\hat {b}}{\bar {X}}\end{cases}}
が得られる。
⇒
\Sigma \ X_{i}Y_{i}={\hat {b}}\Sigma \ {X_{i}}^{2}+({\bar {Y}}-{\hat {b}}{\bar {X}})\Sigma \ X_{i}
→
{\hat {b}}={\frac {\Sigma \ X_{i}Y_{i}-{\bar {Y}}\Sigma \ X_{i}}{\Sigma \ {X_{i}}^{2}-{\bar {X}}\Sigma \ X_{i}}}

 {\hat {a}}={\bar {Y}}-{\hat {b}}{\bar {X}}
最後に得られるのが最小二乗推定量  {\hat {b}} と  {\hat {a}} である。
古典的計量経済学 > 最小二乗法 > 単回帰 > 誤差項についての標準的仮定

系列無相関
分散均一性
説明変数との無相関
正規性
のうち、1-3を満たすとき、ガウス＝マルコフの定理が成立する（4は不要であることに注意せよ）。
ガウス＝マルコフの定理は、上記1-3の仮定のもとで最小二乗推定量は最良線形不偏推定量 (Best Linear Unbiased Estimator) であること、つまり線形かつ不偏な推定量の中で最も望ましい性質（分散最小化・有効性（英語版））を持っていることを保証する。
詳細は「ガウス＝マルコフの定理」を参照
また、多次式、指数、対数、ロジスティック方程式は、変数を1次に変形した回帰方程式で表せる。
古典的計量経済学 > 最小二乗法 > 単回帰 > 単係数の有意性

最後に、単回帰分析によって得られた最小二乗推定量の棄却可否は、最小二乗推定量が定数項と説明変数の数の和を自由度とするt分布に従うことから、T検定によって検定される。帰無仮説で係数を0とするt値が高いほど有意である確率、つまりモデルが棄却される確率であるP値が低くなる。
統計的仮説検定の論理を厳密に辿るなれば、この検定では係数が0か否かを検定しているに過ぎず、たとえ帰無仮説を採択できなくなったとしても、それが係数が他の特定の値であることを支持している訳ではない。対立仮説の設定いかんにより、片側検定・両側検定の違いはあっても、検定していることは0かどうかということだけである。
古典的計量経済学 > 最小二乗法 > 多重回帰

説明変数を2つ以上にする場合を多重回帰または重回帰という。
「回帰分析」および「重回帰分析」も参照
古典的計量経済学 > 最小二乗法 > 多重回帰 > 推定量の導出

重回帰ではスカラー表示だと式が複雑になるので、生産的ではない。行列表示で理解できれば必要十分である。
真のモデルを行列表示で
y=X\beta +\varepsilon
としたとき、OLS推定量は
{\hat {\beta }}=(X^{\prime }X)^{-1}(X^{\prime }y)
となる。
古典的計量経済学 > 最小二乗法 > 多重回帰 > 複数係数の有意性

多重回帰分析によって得られた複数の最小二乗推定量、すなわち係数の複数線形制約の棄却可否は、（分散不均一の場合でも）Wald検定（英語版）・ウィルソンの信頼区間・尤度比検定によって検定可能である。これら3つの検定統計量は、全て  \chi ^{2} 分布するものであり、漸近的に全く同じものである。分散均一性の仮定が満たされた下では、F分布上におけるF統計量の値によって可否を定めるF検定によって検定可能である。この場合のF統計量は、Wald検定統計量と1対1に対応する。
個別係数の有意性は、単回帰と同様にt検定で見ることができる。
古典的計量経済学 > 最小二乗法 > 多重回帰 > 多重共線性

重回帰分析では多重共線性（multi-collinearity）が生じるため、係数の検定ができなくなる。ただし、係数や共分散行列の推定量の一致性を損ねないため、漸近理論を重視する最近の計量では問題視されない。
古典的計量経済学 > 最小二乗法 > 標準的仮定に関する問題

誤差項が標準的仮定を満たさず、系列相関や不均一分散、説明変数との相関などが生ずる可能性がある。こういった場合、パラメーターを推定するにあたって何らかの処方箋を講じる必要が出てくる。これは統計量の性質と不可分な関係にある。
詳細は「操作変数法」を参照
標準的仮定が崩れた場合として以上のような対処法がある訳だが、漸近理論を重視する近年の計量では、最初から標準的仮定が崩れた世界を想定し、推定を行っている。「説明変数との相関」が存在しないことが確信できる場合は、White修正やNewey-West修正し、確信できない場合は操作変数法に頼るのが最近の流れである。操作変数法の場合にも、White修正やNewey-West修正を行い頑健な分析を行うのが一般的である。このような流れの背景には、漸近理論を重視し、推定量の効率性について軽視する計量経済学の流れがある。上記にあるような対処法は、標準的仮定を満たす世界を作ろうとする努力といえるが、その努力の理由はOLS推定量が最良線形不偏推定量(Best Linear Unbiased Estimator; BLUE)になるからである。すなわち、OLS推定量の効率性を得たいのである。漸近理論重視の計量経済学では、効率性と正しく仮説検定を行えることのトレードオフで、後者を重視している。よって、標準的仮定を満たす世界を作ろうとする努力は、最近ではそもそも行われていない。
古典的計量経済学 > 最小二乗法 > 定式化に関する問題

定式化に関しては、様々な検定方法が提唱されている。なかでもHausman検定（英語版）は有名である。
古典的計量経済学 > 最小二乗法 > 定式化に関する問題 > 入れ子型仮説と非入れ子型仮説

入れ子型とは、次のような式を指していう。
Y_{i}=\beta _{1}+\beta _{2}X_{2t}+\epsilon _{t}

 Y_{i}=\beta _{1}+\beta _{2}X_{2t}+\beta _{3}X_{3t}+\epsilon _{t}
もし下の式において  \beta _{3}=0 であれば、両方の式は同一になる。このように、一方の式が他方の式の特殊形として表される場合、入れ子型という。この場合、 \beta _{3}=0 をT検定することによって、いずれの定式化が正しいかを判断することができる。
しかしながら、以下のような場合は通常のT検定を用いることはできない。
Y_{i}=\beta _{1}+\beta _{2}X_{2t}+\epsilon _{1t}

 Y_{i}=\gamma _{1}+\gamma _{2}Z_{2t}+\epsilon _{2t}
この場合、互いに特殊形となっていない。これを非入れ子型という。非入れ子型の検定方法としては、古くはCox (1961)による分布族の比較による検定が提唱され、後にPesaran (1974)によって回帰分析への応用が可能となった。しかし、いずれも計算方法が煩雑であるという問題点があった。
そこでDavidson and MacKinnon (1981) がJ検定と呼ばれる検定統計量を開発し、現在では広く一般的に用いられている。これは通常のT検定を用いることが可能であるが、検定力が低いという欠点を持っている点は注意に値する。
古典的計量経済学 > その他の推定方法など > ロジットモデル (Logit model)

2値系列を階級別に、階級が高くなるほど一定の漸近線に近づいていく累積密度曲線 (logit curve) を推定したモデルである。例えば年収に対する車所有割合といった二値系列をこのモデルで推計するため、アンケート分析に用いられることが多い。
「ロジスティック回帰」も参照
古典的計量経済学 > その他の推定方法など > プロビットモデル (Probit model)

ロジットモデル (Logit model) では誤差項（撹乱項）にロジスティック分布を仮定するのに対して、プロビットモデル (Probit model) では誤差項（撹乱項）に標準正規分布を仮定する。両者の違いはこれだけである。
「プロビット」および「en:Probit model」も参照
古典的計量経済学 > その他の推定方法など > トービットモデル (Tobit model)

系列が切断されている場合に、切断された系列を復元して求めた回帰モデルである。
「en:Tobit model」も参照
古典的計量経済学 > その他の推定方法など > 一般化モーメント法 (Generalized Method of Moments)

母集団に関するモーメント条件に対応する標本モーメント条件が、成立するように推定する計量手法。モーメント条件の数が推定すべきパラメータ数と同じ場合が、モーメント法 (Method of Moments) である。しかし、モーメント条件の数のほうが推定すべきパラメータ数よりも多い場合でも推定可能であり、この意味でモーメント法を一般化した推定方法であることから、一般化モーメント法 (Generalized Method of Moments) と呼ばれる。しばしばGMMと略記される。OLS推定量やIV推定量なども、GMM推定量の特殊ケースとして解釈することが可能である。
GMMはかなり一般的な仮定の下で一致性をもって推定を行える上に、GMMが登場する前にあった多くの推定量をその特殊ケースとして解釈できることから、非常に有用な広範なクラスの推定量と言える。GMMが登場することによって、それまでは実証が困難と考えられていた複雑な非線形モデルも、直接実証することが可能となった。
「一般化モーメント法」も参照
古典的計量経済学 > その他の推定方法など > 一般化経験尤度法 (Generalized Empirical Likelihood)

ポストGMMとして、計量経済学の理論研究者の間で盛んに研究が行われている推定量。
「en:Empirical likelihood」も参照
古典的計量経済学 > その他の推定方法など > 最尤法

以下に最尤法の基本的な考え方を説明する。
通常の古典的計量経済分析においては、パラメーターは未知の固定された値であり、データが確率変数であると解釈する。すなわち、我々が手にするデータは背後にある（観測できない）母集団から確率を伴って発生された数値である、と解釈する（厳密には確率変数とは実数値関数であるが、ここでは説明の便宜上このように記しておく）。
例えば最小二乗法では、残差平方和を計算し、それを未知パラメーターで偏微分して推定量を求める。ここでは、あくまでもデータが確率変数であることに注意しておこう。一方、最尤法ではデータは固定された値であり、未知パラメーターが確率変数であると解釈する。
このように解釈する背後には、次のような考え方が存在しているとされる。われわれが観測できたデータは、母集団にある（とされる）データ発生メカニズムから最大の確率を伴って発生されたものである。尤度とは確率の言い換えに過ぎないとすれば、その尤度が最大の状態で未知パラメーターを求めることができれば、それが最尤推定量になる。
実際の計算方法としては、まず尤度関数を導出する。簡単化のために関数の対数をとり、対数尤度関数を導く（対数関数は単調増加関数であるので、尤度関数の最大化と対数尤度関数のそれとは同値である）。ここでは簡単に単純回帰を例に説明しよう。
まず以下の式を考える：
Y_{t}=\alpha +\beta X_{t}+\epsilon _{t}
ここで古典的計量分析では  Y_{t} と  X_{t} は本来、確率変数であるが、最尤法ではこれらを定数と見なす。したがって、この式では  \epsilon _{t} のみが確率変数である。そこで、この式を  \epsilon _{t} の式と読み替えるために、以下のように書き換える：
\epsilon _{t}=Y_{t}-\alpha -\beta X_{t}
ここで  \epsilon _{t} が正規分布に従っていると仮定すれば、変数変換を用いることにより右辺も正規分布の確率密度関数の中に組み込むことができる。密度関数は確率を与える関数であるので、それを最大にするようなパラメーター  \alpha  と  \beta  とが最尤推定量となる。
「最尤法」も参照
古典的計量経済学 > 同時・連立方程式体系

複数の回帰式によって表される同時方程式モデルと連立方程式モデルがある。複数の構造型モデルを一般化したのが誘導型モデル（英語版）である。これは経済モデルである構造型の多項式の中の内生変数を外生変数でといた物である。つまり、内生変数を外生変数のみで表したものである。期間内の推定を内挿、期間外の推定を外挿と呼ぶ。モデルが発散せずに収束するかファイナルテストを行なってモデルを完成させる。識別制約、すなわち同時方程式バイアスが発生する場合がある。モデル式の中の内生変数がモデル全体での外生変数の数から1を引いた自由度と等しいとき丁度識別されるという。少ないときは過剰識別、多いときは過少識別されるという。
詳細は「en:Simultaneous equations model」を参照
「en:Macroeconomic model」および「en:Large-scale macroeconometric model」も参照
「一般均衡」も参照
時系列計量経済学 > 定常系列と非定常系列

時系列分析では単時系列と復時（パネル）系列を用いる。系列には定常データと非定常データがある。系列が単位根や共和分を持つかどうかが問題となる。
時系列計量経済学 > 単位根と共和分

1960年代まで、古典的計量分析において時系列データを用いた回帰分析では、データそのものに対する考察はほとんどなく、そのまま最小二乗法などが適用されていた。主にマクロ計量分析では、高い決定係数を示す分析結果が多く、それは結果の妥当性を示すものと認識されていた。
これに対し1970年代に入ると、クライヴ・グレンジャーが無関係なランダム・ウォークに従う変数同士を回帰させた場合、無関係にもかかわらず、回帰係数の値が統計的に0でない値になり、高い決定係数を示し、同時に低いDurbin-Watson統計量を示すことをモンテカルロ分析から明らかにした。この結果の意味することは、1970年代以前に計量経済学で検証されてきた様々な経済モデルが統計的には全く意味がない可能性があるということである。この画期的な論文を発表する前は、計量経済学者および統計学者からはあまり評判がよくなかったが、彼らも実際に分析したところ、同様の結果を得たことから次第にデータそのものに対する考察が進められてきた。
1970年代から急速に研究が進み、1980年代に入るとP.C.B.Phillipsが金字塔とも言えるべき論文をEconometricaに掲載する。同じ号の次の論文が、Grangerがノーベル賞を取る理由の1つとなった共和分に関する論文であった。これらの論文により、単位根および共和分の検定が普及することとなる。
詳細は「単位根」および「共和分」を参照
時系列計量経済学 > 単位根と共和分 > 単位根検定

先にランダム・ウォークどうしの変数を回帰した場合の話をしたが、単位根検定とは基本的に変数がランダム・ウォークであるか否かを検定する方法である。
ランダム・ウォークとは次のように定式化される確率変数列のことをいう：
y_{t}=y_{t-1}+\epsilon _{t}
この式は次式において、パラメーターを1にしたものと同様である：
y_{t}=\beta y_{t-1}+\epsilon _{t}
したがって、この式において \beta =1の仮説検定を行えばよいことになる。しかしながらこの式で検定統計量を導出すると、それは通常のT分布に従わないことが分かっている。
詳細は「単位根検定」を参照
時系列計量経済学 > 単位根と共和分 > 共和分検定

共和分とは簡単にいえば、ランダム・ウォークに従う変数同士の線形結合が定常過程に従うことをいう。通常の経済変数はそのほとんどがI(1)変数であるので、このように言ってしまって構わないであろう。しかし、理論的には次のように定義される。
I(d)変数同士を線形結合することにより、I(d-b) （ただし  d>b>0 ）となるとき、これらの変数は共和分しているという。
「ジョハンセン検定」も参照
時系列計量経済学 > 一変量時系列解析

詳細は「自己回帰」を参照
詳細は「移動平均」を参照
詳細は「自己回帰移動平均モデル」を参照
詳細は「自己回帰和分移動平均モデル」を参照
詳細は「ARCHモデル」を参照
詳細は「確率的ボラティリティモデル」を参照
詳細は「」を参照
時系列計量経済学 > 多変量時系列解析

詳細は「」を参照
「誤差修正モデル」も参照
「en:Variance decomposition of forecast errors」および「en:Decomposition of time series」も参照
ベイジアン計量経済学

ベイジアンが古典的計量経済学および時系列分析と一線を画するのは、確率を主観的に扱う点にある。ベイジアン計量経済学では例外なくベイズの定理が用いられる。ベイズの定理は条件付き確率の定義より直接導かれるものである。
詳細は「」を参照
データを  y, 関心のあるパラメーターを  \theta  とおく。ベイジアンではデータを固定した値、パラメーターを確率変数と解釈するので、データを所与としたパラメーター推定を行うことになる。これは古典的計量経済分析における最尤法と基本的には同じ考え方である。
ベイジアン計量経済学 > ベイズの定理

パラメーターは以下のようにして求められる。まず条件付確率の定義より
P(\theta |y)={\frac {P(\theta ,y)}{P(y)}}
を得る。右辺の分子に再度、条件付確率の定義を適用して
P(\theta |y)={\frac {P(\theta )P(y|\theta )}{P(y)}}
ここで右辺の分母は所与のデータの確率を表しているので、定数と見なして差し支えない。したがってベイズの定理として以下の式を得ることができる。
P(\theta |y)\propto P(\theta )P(y|\theta )\propto P(\theta )l(y|\theta )
ここで \propto は比例関係を表している。
最後の式は次のように解釈する。左辺はデータが与えられた下でのパラメーターの従う確率、すなわち事後確率を表しており、右辺はデータが与えられる前の事前確率にパラメーターに関する尤度をかけたものに比例している。つまり何も情報が与えられていない事前確率に尤度を掛けることによって、事後確率を得るという情報のアップデートを、このベイズの定理は表していることになる。
詳細は「ベイズの定理」を参照
ベイジアン計量経済学 > 事前確率（分布）と尤度、および事後分布

ベイジアン計量経済学では、上述のベイズの定理を用いるだけでよい。問題はいかなる事前分布を用いればよいかという点にある。尤度は古典的計量分析における尤度関数と同じであるので、事後分布を導出するためには適切な事前分布を想定しなくてはならない。
事前分布には以下の2つが考えられている。
自然共役事前分布 (natural conjugate prior)
無情報事前分布 (non-informative prior)
ベイジアン計量経済学 > 事前確率（分布）と尤度、および事後分布 > 自然共役事前分布

共役とは、共役複素数という言葉からも分かるように、基本的に同じ構造を持ち合わせていることを意味する。ベイズの定理における共役とは、事前確率と事後確率とが同じような分布に従うことをいう。
統計学においては分布族 (distribution family) という概念がある。数理的構造が同じである場合、同じ分布族に従うという。例として指数型分布族が挙げられる。
先のベイズの定理において、尤度と事前確率とが共に正規分布に従っている場合、事後確率も正規分布に従うことが簡単に分かる（分布の再生性による）。ほかにも事前分布が逆ガンマ分布に、尤度が正規分布に従っている場合も、事後分布は逆ガンマ分布に従うことが導出される。
分析の容易性という観点からは、自然共役事前確率を用いることが望ましい。しかしながらいつでも（都合のよい）事前確率を想定することはできない。この場合、次の無条件事前分布を用いることになる。
「」も参照
ベイジアン計量経済学 > 事前確率（分布）と尤度、および事後分布 > 無情報事前分布

自然共役事前分布と違い、こちらは事前分布にまつわる情報が何もない、いわば白旗を揚げている状態をさす。こういう場合には、例えばパラメーターの事前分布としてパラメーター空間において全ての値が均一の確率を有していると仮定するのが自然であろう。したがって、無条件事前分布の候補の一つとして一様分布が挙げられる。
また、ジェフリーズによる無条件事前分布というものがある。これはフィッシャー情報量の平方根を事前分布として用いるものである。
ところで、一様分布を事前分布に用いる場合、結果として古典的計量分析における最尤法と同じ結果を得ることができる。古典的計量分析における最尤法をベイジアンで解釈すれば、事前分布に一様分布を仮定し、事後分布のモード（最頻値）を求めていることと同じになる。
ベイジアン計量経済学 > パラメーターの推定および検定

古典的計量分析においては、パラメーターがT分布に従うと仮定して、信頼区間を計算する。また有意水準を設定することにより、仮説検定を行うことになる。通常、有意水準は5%に設定されることが多い（これは経験則のようなものであり、合理的根拠は全く存在しない）。
このことは、検定力（英語版）の計算可能性と関係がある。統計的仮説検定には第一種過誤と第二種過誤 (type I error and type II error) とがあるが、分析者がコントロールできるのは後者だけである。5%という値が意味しているのは、100回のうち5回は間違った判断をすることを許容していることになる。
ところでベイジアンでは、検定力という概念は存在しない。これは検定方法に理由がある。古典的計量分析におけるネイマン＝ピアソンの補題の仮説検定では、上に述べたように有意水準（何%の間違いを許容するか）を設定する必要がある。すなわち、第二種の過誤をコントロールして仮説検定を行っている。
これに対しベイジアンでは、ベイズの定理から事後分布を得ているので、分布の密度が高い部分の95%の範囲を選ぶことができる。古典的計量分析では信頼区間 (confidence interval) と言われているものが、ベイジアンでは信用区間 (credible interval) と呼ばれている。中でも密度の高い部分の信用区間を選ぶことが多く、これを最高事後密度区間 (HPDI: Highest Posterior Density Interval) という。
古典的計量分析における信頼区間では、パラメーターの従う分布を例えばT分布と仮定した上で仮説検定を行っている。しかし、いつでもそのような分布に従うとは限らない。これに対してベイジアンでは事後の分布を特定化できるために、常に密度の高い信用区間を得ることが可能となる。言い換えれば、ベイジアンの仮説検定は極めて直接的であるといえよう。
ベイジアン計量経済学 > 問題点とその解決策：MCMCの導入

ベイジアン計量経済学は、常にベイズの定理を適用し、条件付確率を用いた議論を行うという点で一貫性を有している。しかしながら、少しでも分布が複雑になってしまうと、事後分布を解析的に導出することが不可能になるケースが多い。また、仮に導出できたとしても、今度は数値計算が難しくなってしまうという問題がある。このため、これまで計量経済学においてベイズ分析は少なかった。
ところが1990年代に入り、主に統計物理学の分野で発展してきたマルコフ連鎖モンテカルロ法 (MCMC method: Markov Chain Monte Carlo method) が導入されたことにより、統計分析におけるベイズ分析の適用が爆発的に普及することとなった。また、Zellner,A. (1971)[要出典]以来、テキストブックも出てこなかったが、ここ数年で次々とベイジアン計量経済学の教科書が出版されるようになった。また、マクロ経済学の実証分析におけるベイズ分析の需要も相俟って、計量経済学において必要不可欠な分析装置となりつつある。
以下ではMCMCの基本的な考え方を述べることとしたい。以下では、マルコフ連鎖の基本的内容については既知のものとする。
ベイジアン計量経済学 > ベイズ分析の課題と展望

ベイズであるが故に生涯付きまとう問題は、確率を主観的に扱っているという批判である。古典的計量分析は頻度論的確率に依拠しているため、確率については客観的に振舞うことが可能である。
しかし、いかなる分析において主観が介在しないものはない。例えば線形回帰モデルを例にとっても、なぜ線形模型を構築したのか、なぜその変数群を選択したのか、こういう点に分析者の主観が大いに入り込んでくる。ベイズではその主観がただ確率に混入しているに過ぎない。それをあげつらって批判するのは、何の実りもない。
情報の有効利用という観点では、ベイズ統計学分析がはるかに優れている。それは分析者の持っている情報を事前確率という形で定式化し、それに尤度をかけることによって事後確率を導出できるからだ。つまり情報の更新という視点をベイズは積極的に使っていることになる。
これに対し古典的計量分析では、既存の分析方法の精緻化以外に進歩する余地がないのが実情である。ノーベル賞級の業績と言われているGMMも、かつてのモーメント法を改良しただけに過ぎない。確かに既存の方法論を特殊形として含んでいる点では、科学哲学（とりわけ素朴ベーコン主義）の観点からもパラダイム転換に近い影響を与えたことは間違いない。しかし、その後は理論の精緻化以外に得られるものはなかった。
ベイズ分析も、基本はベイズの定理の応用でしかない。しかし、MCMCの発展・導入により分析方法が飛躍的に拡充した。これまで解析的に不可能であったものが、数値的に簡単に分析できるようになり、同時に理論面でも整備が進んでいる。実際の応用という点においても、その有用性をベイズは物語っている。
いまだに計量経済学の世界では、標本理論とベイズ理論とが対峙しているままである。またベイジアンの不利な点は、ベイズを学ぶためには標本理論をある程度理解していることが前提であるところにある。したがって、計量経済学におけるベイジアンの人口は、標本理論に比べてはるかに少ない。しかし、昨今の応用事例の幾何級数的な増加、および教科書・専門書の体系化もあいまって、今後ますますベイジアンは増えていくものと思われる。
米国や日本では、確率に関する哲学的議論がいまだ残っているために、ベイジアンを導入するのに消極的な研究機関が多い。そうすることによって、分析手法や視野を狭めている可能性がある。
今後の展望

1970年以降は、時系列分析・ミクロ計量経済学が流行である。時系列分析で、2003年のノーベル経済学賞は、単位根、共和分という概念を提唱したロバート・エングルとクライヴ・グレンジャーが受賞した。ミクロ計量経済学で、2000年のノーベル経済学賞は、離散選択（英語版）・Treatment effectの推定方法を提唱したダニエル・マクファデンとジェームズ・ヘックマンが受賞した。
計量経済学は、経済モデルの実証研究を行う学問であり、近代経済学の発展に大いに貢献してきた。現代ではマクロ経済分析にとどまらず、ミクロ経済学の分野である財政学や労働経済学などにおいても必要不可欠な分析手法となっている。特に最近ではマイクロデータの整備が進んできたこともあって、とりわけパネルデータや離散選択等を利用するミクロ計量経済学が盛んである。また、時系列分析は、金融工学という学問体系にまで発達を遂げた。ただ単に経済モデルの検定にとどまらず、工学分野への応用によって更に計量経済学を活かすことのできる可能性が広まっている。
実際の実証分析では、小標本理論よりも漸近理論が重視されており、推定量の一致性を確保することが大前提になっている。かつては、一致性の次には小標本特性や効率性を追求していたが、近年ではそれよりも仮説検定に関する一致性を重視している。今後、データが増えることが予想されるので、漸近理論を適用することの正当性が高まるという観測が、このような流れを生んだ一因と言える。
経済学者のディアドラ・N・マクロスキーは、ほとんどの計量経済学の教科書は有意と実体的重要性が異なるということを述べていない、有意性検定はそもそも尺度ではない、と指摘している。
学術雑誌

Journal of Econometrics（英語版）
Quantitative Economics（英語版）
Econometric Theory
Journal of Business and Economic Statistics（英語版）
Journal of Applied Econometrics（英語版）
Econometric Reviews（英語版）
Econometrics Journal（英語版）
Vivace (アイドルグループ)

| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
全日本GT選手権イメージガール
| 通番 | ユニット名 | 年度 |
| 5代目 | tiara（ティアラ） | 2003年 |
| 6代目 | vivace（ヴィヴァーチェ） | 2004年 |
ここからSUPER GTイメージガール
| 7代目 | P-ch!（ピーチ） | 2005年 |
| vivace |
| --- | --- |
出身地:   日本
ジャンル:  アイドル
活動期間:  2004年 - 2006年 （それ以降は「SHANADOO」を参照）
レーベル:  avex trax
公式サイト:  Vivace Official Site

メンバー:  福田淳子 渋谷千賀 福愛美 （以上プラチナムプロダクション所属）番ことみ（ホリプロ所属）
vivace（ヴィヴァーチェ）は、2004年の全日本GT選手権（現・SUPER GT）イメージガールを務めた女性アイドルグループ。
現在活動中のSHANADOOの前身ユニットである。
概要

全日本GT選手権（JGTC）としては最後のイメージガールとなった本ユニットは、歴代最高ともいえるような人気を獲得し、テレビ番組への出演や写真集・DVDのリリース等、あらゆるメディアで活躍した。
2002年の『wi☆th』以来、メンバー全員が1980年代生まれに統一されており、以後2007年の『Shiny』まで全員が1980年代生まれのメンバー構成が続くことになる。
この年以降、レース時のユニフォームは赤と白を基調としたスポーティーなデザインとなり（このデザインは2009年の『angelic』まで続いた）、またレース時のユニフォームとは別に歌唱時の衣装が新たに制作されるようになった。
概要 > vivaceからSHANADOOへ

元々、1年間の期間限定で終了するはずのvivaceだったが、写真集の中で渋谷千賀が「（vivaceを）なんかのカタチで残したい」と発言したことがきっかけで、活動継続の話が浮上した。その結果、ただ一人所属事務所が違っていた番ことみは事実上ユニットを卒業（ただし公表したのは2005年の8月だった）。渋谷、福田、福の3人組として新たなスタートを切った。その後も3人は撮影会を積極的に開催したり、オートギャラリー東京などの各種イベントに出演するなど地道な活動を続けていたが、2006年に源田マリナを加えて『SHANADOO（シャナドゥー）』と改名。ドイツでのCDデビューを果たした。2007年2月28日には日本でのファーストアルバム『Welcome to Tokyo』をリリース。現在もCDリリースやライブ活動を積極的に行っている。
ちなみに、2008年6月に番ことみが結婚を発表したが、その件に関する渋谷、福田、福のコメントはなかった。
メンバー

以下3人ともプラチナムプロダクション所属。
福田淳子（ふくだ じゅんこ）1984年2月19日生まれ、埼玉県出身。
渋谷千賀（しぶや ちか）1985年9月14日生まれ、東京都出身。
福愛美（ふく まなみ）1986年10月14日生まれ、東京都出身。
メンバー > 別事務所所属のメンバー

番ことみ（ばん ことみ）1982年12月18日生まれ、大阪府出身。ホリプロ所属。
作品 > CD

いずれもavex traxより発売
SUPER EUROBEAT presents JGTC SPECIAL 2004 ~NON-STOP MEGAMIX~（2004年5月19日発売）
曲名『On My Own』
演奏時間5分34秒は、2009年にangelicの「WINGS OF FIRE」（5分51秒）に抜かれるまで歴代GTイメージガール楽曲史上最長記録だった。
SUPER EUROBEAT presents JGTC SPECIAL 2004 ~SECOND ROUND~ （2004年9月1日発売）
曲名『FLAME LOVE』
後にコンピレーション・アルバム「Girl's BOX ~Best Hits Compilation Summer~」（2005年7月13日発売）にも収録された。
作品 > DVD

Viva!vivace （2004年9月1日発売、avex）
『On My Own』のPVも収録されたイメージ映像集。
作品 > 写真集

ギャルズ・パラダイス特別編集　vivace SPECIAL! （2004年9月1日発売、三栄書房）
出演

激走!GT（テレビ東京系） 
準レギュラー的に不定期出演。当時の激Gリポーターだった安田美沙子と共に番組全盛期を支えた。
天使らんまん（毎日放送、2004年8月31日 - 9月7日）
ゲキバン!（テレビ大阪、2004年9月12日）
水着少女（テレビ東京、2004年9月15日 - 22日）
グッピー!!（読売テレビ、2005年9月22日）
過誤記憶

「記憶の汚染」も参照
過誤記憶（かごきおく）とは、英語の概念「False Memory」を指す日本語訳の一つ。
概要

過誤記憶は、同じFalse Memoryを指す訳語である「虚偽記憶」に対し、過去のエピソードを叙述するクライエントに悪意がなく、単に「誤った記憶を述べてしまう」とした語義持つ。
この特徴の発生については本項「日本への紹介と影響」にて詳述する。
背景 > 20世紀前半における序章

精神分析の創成期にフロイトは、ヒステリー患者の心的現実（mental reality）に着目したが、やがて近親姦の記憶などを訴えるクライエントが彼の予想をはるかに上回って増えてきたために、「こんなに近親姦が多いわけがない」とフロイトの中で理論の撤退が起こり、かつて彼が心的現実と呼んだものは幻想（fantasy）へと変化していった。
そのような中でジャネの心的外傷に関する研究は続いたものの、1930年代は精神医学界では外傷概念に対する否認の時代であった。そのため、フロイトの継承者を自認するラカンなども、1930年代に彼の理論の土台を築いたために、外傷という概念を彼の理論体系のなかに組み込まなかった。