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因果
仏教における説明 > 因果応報

Yādisaṃ vapate bījaṃ tādisaṃ harate phalaṃ,
Kalyāṇakārī kalyāṇaṃ pāpakārī ca pāpakaṃ,
人が持ち去る作物は自分が蒔いた種によるものです。

そのように善行為をした人は善果を、悪行為をした人は悪果を得るのです。
まだ悪果が熟しないあいだは、悪人でも幸運に遭うことがある。

しかし悪果が熟したときは、悪人は災いに遭う。
一切が、自らの原因によって生じた結果や報いであるとする考え方を、因果応報と呼ぶ。
「善い行いが幸福をもたらし、悪い行いが不幸をもたらす」といった考え方自体は、仏教に限ったものではなく、世界に広く見られる。ただし、仏教では、過去生や来世（未来生）で起きたこと、起きることも視野に入れつつこのような表現を用いているところに特徴がある。
もともとインドにおいては、沙門宗教やバラモン教などさまざまな考え方において広く、業と輪廻という考え方をしていた。つまり、過去生での行為によって現世の境遇が決まり、現世での行為によって来世の境遇が決まり、それが永遠に繰り返されている、という世界観、生命観である。
仏教においても、この「業と輪廻」という考え方は継承されており、業によって衆生は、「地獄、餓鬼、畜生、修羅、人、天」の六道（あるいはそこから修羅を除いた五道）をぐるぐると輪廻しているとする。
仏教が目指す仏の境地、悟りの世界というのは、この因果応報、六道輪廻の領域を超えたところに開かれるものだと考えられた。
修行によって悟ることができない人の場合は、（現世で悟りに至らなくても）善行を積むことで天界に生まれる（=生天）のがよいとされた。
仏教における説明 > 因果応報 > 因果応報の受容

インドではもともと業と輪廻の思想が広くゆきわたっていたので、仏教の因果応報の考え方は最初から何ら違和感なく受容されていたが、それが他の地域においてもすんなりと受容されたかと言うと、必ずしもそうではない。
中国ではもともと『易経』などで、家単位で、良い行いが家族に返ってくる、といった思想はあった。だが、これは現世の話であり、家族・親族の間でそのような影響がある、という考え方である。輪廻という考え方をしていたわけではないので、個人の善悪が現世を超えて来世にも影響するという考え方には違和感を覚える人たちが多数いた。中国の伝統的な思想と仏教思想との間でせめぎあいが生じ、六朝期には仏教の因果応報と輪廻をめぐる論争（神滅・不滅論争）が起きたという。
とはいうものの、因果応報はやがて、六朝の時代や唐代に小説のテーマとして扱われるようになり、さらには中国の土着の宗教の道教の中にもその考え方が導入されるようになり、人々に広まっていった。
日本では、平安時代に『日本霊異記』で因果応報の考え方が表現されるなどし、仏教と因果応報という考え方は強く結びついたかたちで民衆に広がっていった。現在、日本の日常的なことわざとしての用法では、後半が強調され「悪行は必ず神仏に裁かれる」という意味で使われることが多い。ただ、『日本霊異記』においての因果応報という考えも輪廻との関わりよりも、現在世というただ一世での因果を強調しているという事実も見逃すことはできない。
脚注・出典

[脚注の使い方]
↑  丸山 2007, pp. 189–192.
↑  三枝充悳、日本大百科全書(ニッポニカ)、小学館。『因果』 - コトバンク
↑  世界大百科事典 第２版、平凡社。『因果』 - コトバンク
1 2  『岩波 仏教辞典』（2版）岩波書店、2002年、「果報」。ISBN 978-4000802055。
↑  Hetu: 21 definitions - WISDOM LIBRARY
↑  スマナサーラ 2012, No.全1930中 807 / 42%.
↑   SAT大正新脩大藏經テキストデータベース2018版 (SAT 2018), 東京大学大学院人文社会系研究科, (2018), Vol.23, No.1442, https://21dzk.l.u-tokyo.ac.jp/SAT2018/master30.php
1 2  スマナサーラ 2014, No.91/359.
↑  パーリ仏典, 中部大四十経, Sri Lanka Tripitaka Project
↑  スマナサーラ 2014, 7%.
↑  【概要】遊行と僧院の建設とサンガの形成 (森　章司) - 「中央学術研究所紀要」モノグラフ篇　No.14
関連文献

丸山勇『ブッダの旅』岩波書店〈岩波新書〉、2007年4月20日。ISBN 978-4004310723。
神塚, 淑子「霊宝経と初期江南仏教--因果応報思想を中心に」『東方宗教』第91号、日本道教学会、1998年5月、1-21頁、NAID 40002637326。
西本, 陽一「上座仏教における積徳と功徳の転送:北タイ「旧暦12月満月日」の儀礼」『金沢大学文学部論集. 行動科学・哲学篇』第27巻、金沢大学文学部、2007年3月25日、81-98頁、ISSN 1342-4262、NAID 110006311674。
アルボムッレ・スマナサーラ『無我の見方』（kindle）サンガ、2012年。ISBN 978-4905425069。
アルボムッレ・スマナサーラ『Power up Your Life　力強く生きるためにブッダが説いたカルマの法則』（Kindle）サンガ、2014年。ISBN 978-4904507230。
挿絵のついた『過去現在因果経』（8世紀、日本）
御代弦

御代 弦（みよ げん、1852年〈嘉永4年12月〉- 1932年〈昭和7年〉2月8日）は、日本の政治家。第3代秋田市長。旧名・鉄吉、信敏。
来歴

久保田藩城下町に生まれる。1866年（慶応2年）に藩に出仕し、大番組士から大扈従、戊辰戦争では藩主の駕籠に付き従い、従軍した。その後、秋田藩常備隊陸軍軍曹になり、1871年（明治4年）に廃止されるまで務めた。1879年（明治12年）秋田県庁に務める。1889年（明治22年）から北秋田、河辺、山本の各郡長を経て、1896年（明治29年）2月、秋田市長に就任した。同年暮れに第8師団が増設され、秋田に歩兵第16旅団と歩兵第17連隊が置かれることとなった。御代は市長として用地確保に奔走したが、用地確保に失敗、反対派住民から行政訴訟を起こされたり、税賦課問題で市幹部が辞表を提出する問題が起きた。その後は県と連携し、各種学校の開校や水産試験場などの産業施設を開設させたり、千秋公園内に県立秋田図書館を開館させた。ほか在職中に奥羽北線（現・奥羽本線）秋田駅の開業や上水道工事が開始された。1905年（明治38年）秋田市長を退任した。また、弓道師範を務め、死去後に死去日付で大日本武徳会から弓道範士を追授された。墓所は秋田市天徳寺。
家族

父・御代信成 ‐ 秋田藩士。藩校「明徳館」文学で私塾四如堂創立者・黒沢四如に学び、藩権少参事準席を経て維新後は由利郡初代郡長、仙北郡長、南秋田郡長、北秋田郡長などを歴任した。弦はその長男。
三女・カネ‐横浜正金銀行上海支店長・小貫慶治の妻
四女・マツ‐ 化学者・加福均三（日本化学会会長）の妻
妹・チエ（1864-） ‐ 秋田藩士・石井忠良の妻。
甥・石井忠純（1886-） ‐ チエの子。教育者。東京帝国大学独文科卒。万朝報学芸部記者、第四高等学校 (旧制)教授、山形高等学校 (旧制)校長、文部省図書局長、東京外国語学校第8代学長、四高校長を歴任。
フェデックス1478便墜落事故

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 事故機の残骸
事故の概要
日付:  2002年7月26日
概要:  パイロットエラー
現場:   アメリカ合衆国・フロリダ州タラハシー国際空港（英語版） 付近
乗客数:  0
乗員数:  3
負傷者数:  3
死者数:  0
生存者数:  3（全員）
機種:  ボーイング727-232F
運用者:   フェデックス
機体記号:  N497FE
出発地:   メンフィス国際空港
目的地:   タラハシー国際空港（英語版）
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フェデックス1478便墜落事故（フェデックス1478びんついらくじこ）は、2002年7月26日に発生した航空事故である。
メンフィス国際空港発タラハシー国際空港（英語版）行きだったフェデックス1478便（ボーイング727-232F）が、タラハシー国際空港への着陸時に手前の木々に衝突し墜落、炎上した。乗員3人に死者はなかったが、全員が重傷を負った。
事故機

事故機のボーイング727-232Fはシリアルナンバー20866、ラインナンバー1067として製造され、1974年9月3日に初飛行を行っていた。同年9月13日にデルタ航空へ納入され、1986年12月2日にフェデックスへ移籍された。その後、TAPポルトガル航空に渡り、エア・アトランティス（英語版）へリースされた。1987年12月からはガルフ・エア・トランスポート（英語版）へサブリースされていた。貨物機へ改修された後、1989年12月13日に再びフェデックスの機材として登録された。
乗員

事故機には3人の乗員が搭乗していた。機長は55歳男性で、総飛行時間は13,000時間-14,000時間ほどで、同型機では2,754時間の経験があった。FAAの発行した最新の医療証明によると、矯正レンズを着けなければならないという制限のもと飛行業務に就いていた。
副操縦士は44歳男性で、総飛行時間8,500時間、内同型機では1,983時間の経験があった。副操縦士は、色覚異常を患っていたものの、第二種航空身体検査証明書を有していた。フェデックスに入社する以前は、海軍のパイロットとして16年飛行しており、海軍の色覚試験も合計13回合格していた。
航空機関士は33歳男性で、総飛行時間は2,600時間ほどで、同型機では346時間の経験があった。
事故の経緯

1478便はタラハシー国際空港（英語版）への着陸進入を行っていた。当初、風が吹いていたためパイロットは滑走路27への着陸を予定したが、風が止んだため滑走路09への直線進入に変更した。このとき、操縦は副操縦士が行っており、視認での滑走路09への進入を開始した。
5時30分、副操縦士は滑走路を視認したと言い、しばらく滑走路と機体の位置についての会話がされた。5時36分、1478便は高度1,000フィート (300 m)付近を降下しており、ベースレグから滑走路へ正対するために旋回を行っていた。コックピットから見えるPAPIは左1灯が白、右3灯が赤に見えていたと推測されている。これは、進入経路を下方へ僅かに逸脱していることを示していた。しかし、パイロットはそれに気付かなかった。墜落の30秒前、高度500フィート (150 m)付近で、PAPIのライトは全て赤を示したと推測された。1478便は、滑走路から3,650フィート (1,110 m)地点で、高さ50フィート (15 m)の木々と衝突した。そのまま機体は降下し続け、最初の衝突地点からおよそ1,000フィート (300 m)の地表に激突した。激突後、地面を1,100フィート (340 m)ほど滑り、建設車両に衝突し、260度回転して停止した。墜落時、フラップは30度に設定されており、着陸装置も正常に下ろされていた。
事故調査

国家運輸安全委員会（NTSB）が事故調査を行った。最終報告書では、事故原因として夜間の視認進入時にパイロットが適切な飛行経路を保たなかったことをあげた。事故当時、副操縦士は疲労しており、またパイロットは会社の飛行手順に従っていなかった。
パイロットらは最後の瞬間まで正常な進入であったと述べ、誰もPAPIが4つ全て赤だったとは証言しなかった。地表500フィート (150 m)の地点で、進入は安定しておらず、着陸復航すべきだった。また、事故後に副操縦士は眼の検査を受けた。検査の結果、副操縦士は赤と緑、白の判別が困難であったことが判明した。そのため、PAPIの区別が困難だったと報告書で述べられた。
ガルフ・エア・トランスポートでの運用中に撮影された事故機（1987年）
墜落現場
尾翼の残骸
春風亭柳橋 (6代目)

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六代目 春風亭 柳橋
 1951年
本名: 渡辺 金太郎
生年月日: 1899年10月15日
没年月日:  (1979-05-16) 1979年5月16日（79歳没）
出身地:  日本・東京都文京区
師匠: 四代目春風亭柳枝
名跡: 1. 春風亭柳童 （1909年 - 1915年） 2. 五代目春風亭枝雀 （1915年 - 1917年） 3. 七代目春風亭柏枝 （1917年 - 1921年） 4. 四代目春風亭小柳枝 （1921年 - 1926年） 5. 六代目春風亭柳橋 （1926年 - 1979年）
出囃子: 大阪せり
活動期間: 1909年 - 1979年
活動内容: 古典落語
所属: 柳派 （1909年 - 1917年） 三遊柳連睦会 （1917年 - 1923年） 落語協会 （1923年 - 1924年） 東京落語睦会 （1924年 - 1930年） 日本芸術協会→落語芸術協会 （1930年 - 1979年）
備考
日本芸術協会会長 （1930年 - 1974年） 日本芸術協会→落語芸術協会相談役 （1974年 - 1979年）
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六代目 春風亭 柳橋（しゅんぷうてい りゅうきょう、1899年（明治32年）10月15日 - 1979年（昭和54年）5月16日）は、東京都文京区出身の落語家。本名∶渡辺 金太郎。出囃子は『大阪せり』。日本芸術協会を創設し、44年もの間、会長として君臨した。
芸歴

1909年（明治42年）あるいは1910年（明治43年） 9歳で子供落語家として初舞台。師匠は4代目春風亭柳枝。初名「春風亭柳童」。
1915年（大正4年） 5代目「春風亭枝雀」と改名し二つ目。
1917年（大正6年）8月 師匠4代目柳枝が結成した睦会に加入。当月の下席に真打昇進。昇進に伴って7代目「春風亭柏枝」を襲名した。
1921年（大正10年）3月 睦会「三柳の改名」 師弟トリプル襲名。4代目「春風亭小柳枝」を襲名。
1926年（大正15年）2月 6代目「春風亭柳橋」を襲名。
1930年（昭和5年） 柳家金語楼とともに日本芸術協会を結成し、以降44年間会長職を務める。
1949年（昭和24年） NHKラジオ「とんち教室」のレギュラー出演開始。
1954年（昭和29年）2月 洋行。
1974年（昭和49年）3月1日 会長職を副会長・5代目古今亭今輔に譲り、相談役就任。
1979年（昭和54年）5月16日逝去。
来歴・人物 > 子供噺家

母や兄の影響で幼少より芸事に興味を持ち、中村流日本舞踊を習い始めた。近所に上野鈴本亭の出店が開場すると家族で寄席通いを始めて落語家に憧れを抱き、上野鈴本亭の席亭の紹介で
四代目春風亭柳枝に前座抜きの二ツ目待遇で入門し、「春風亭柳童」の芸名をもらった。落語と踊りを器用にこなし、ほぼ同時期に子供のプロ落語家としてデビューした六代目三遊亭圓生と同様に、寄席のマスコット的な人気者であった。
来歴・人物 > 若手落語家のトップ・日本芸術協会を結成

「五代目春風亭枝雀」となった柳橋は芸力に恵まれ若手落語家として将来を嘱望されていた。睦会には真打が足りなかったこともあり、若手落語家4人を次々と真打として大々的に売り出し、話題作りとした。それが「七代目春風亭柏枝」を襲名した柳橋のほか若き日の八代目桂文楽・二代目桂小文治・三代目春風亭柳好であり、後に「睦の四天王」と呼ばれたが、柳橋は四人の中で一人飛びぬけた存在であった。当時大阪で『子別れ』を演じたとき、余りの出来の良さに大阪の客から「江戸っ子の腕で打ったる鎹は浪花の空に柏枝喝采」の狂歌を贈られた。『湯屋番』で若旦那が妄想のあまり番台から落ちる場面で座布団から転がり落ちるなどの明るく派手な演出を試み、4代目春風亭小柳枝を経て六代目春風亭柳橋襲名後はさらに伸びを見せ、所属していた落語睦会を脱退して当時柳家金語楼とともに日本芸術協会を結成して会長に就任した。新作派の金語楼に影響を受けて古典を時代に合わせて改作した『支那そば屋』『掛取り早慶戦』などを手がけ、伝統芸をベースに斬新な落語を創造するなど旺盛な活躍を見せ、順調極まる落語家としての成育歴が芸風に生かされて人気・実力共に若手落語家のトップランナーと評価された。圓生は、当時柳橋がどこまで上手くなるのか空恐ろしくなり、本気で弟子になろうかと思ったと述懐している。若手から中年期まで芸の伸び・売出しの勢い・出世のペース等は常に柳橋が圓生を圧倒し、圓生自身は柳橋の様には生涯なれないと思っていた。
来歴・人物 > 戦後

吉田茂などを贔屓客とし、柳橋はよく大磯御殿に呼ばれて一席演じた。NHKラジオの人気番組「とんち教室」の共演者石黒敬七からステッキをかり、金縁眼鏡と葉巻という吉田首相の扮装で出た事もある。また秩父宮も彼の贔屓の一人であったが、宮の葬儀に参列した柳橋は家人から「殿下の棺に師匠のレコードをお入れしました。」と告げられ胸が詰まったという。
若いころから高く評価され続け、名声と地位、そして経済的な安定を得たことで落ち着いてしまい戦後からは芸が停滞した。当時の落語研究会の高座で、圓生が『妾馬』で好評だったのに対して、柳橋は散々な出来で圓生は自信をつけたというエピソードがある。戦後から圓生、文楽、五代目古今亭志ん生が脚光を浴びる中、柳橋にスポットが当たる事は少なくなった。
戦前のように他を圧倒するような芸を開拓して打って出る意志はもはやなく、寄席では自身がトリの公演でもかつて改作した噺を時代背景を考慮して直すこともせずそのまま演じるか、あるいは軽い噺や漫談ばかりを演じた。昭和40年代に鈴本演芸場のトリを取って10日間のうち7日間『とんち教室』を口演した。春風亭柳橋の名前を全国区にしたNHKラジオの「とんち教室」は、1968年（昭和43年）まで放送していたとはいえこの当時すでに過去の存在であって漫談としても新鮮味はなく、漫談ではなく本格の落語を望む客から厳重に抗議された結果、トリで『とんち教室』と『目薬』は演じない様に鈴本側から申し入れられてしまう有様であった。七代目立川談志が東宝名人会の楽屋で柳橋に往年の得意ネタを口演してくれるよう持ちかけても全く話に乗らず、ごく稀にホール落語で大きなネタを演じると普段演じていないので本調子ではない事も多かったが、長年培った風格と芸の大きさを示していた。その頃は眉毛の長い大店の隠居のような風貌で、力まないほのぼのとした芸風であった。また、「ごきげんよろしゅうございます。相変わらずのお笑いを一席申し上げますで」「……でな」という独自の口調は、専属契約を結んでいたNHKラジオの寄席中継で長らく全国の落語ファンに親しまれた。
来歴・人物 > 帝王学

「睦の四天王」の中では香盤が上で、当時人気・実力とも図抜けていた柳橋は他の落語家に対して強い格上意識を持っていた。インタビューで圓生が売れるまでの貧乏の苦労話をすると、柳橋は若い頃から今日まで金銭面で苦労をした事などないなどと放言した。昭和40年代の東宝名人会の楽屋で、柳橋が火鉢のそばの上席に坐っていた圓生に「松っちゃん、そこは俺の席だ」と言い放ったが若き日の柳橋に圧倒され続けた圓生は素直に従い席を譲った。当時の圓生は落語界の代表として実力・評価ともに柳橋を圧倒していたので、事情をよく知らない者たちの目には奇異な光景として映った。
落語家の真打は「師匠」と呼称するが、金語楼と六代目柳橋だけは「先生」と呼称する事が多い。
若き日に頂点を極め、日本芸術協会会長として君臨し続けた柳橋は帝王学の権化ともみなされていた。当時電通でプロデューサーを勤めて柳橋に落語番組への出演依頼をした事のある小山觀翁によると、社長と話しているような雰囲気ではあるが適切な敬語を用いて相手に譲るべきところは譲り、傲慢ではなく鷹揚であり、それでいて大将という存在であったという。
いずれにしても長年に渡って一派の要として強力な政治力を発揮して東京の落語界を発展させた功績は大変に大きい。
来歴・人物 > 逝去とその後

1977年の高座を最後に療養生活に入り、落語芸術協会の創立50周年をこの目で見たいと語っていたが、それを目前にした1979年（昭和54年）5月16日、肺炎のため東京警察病院で死去。満79歳没。弔辞は長年に渡って親交の深かった新宿末廣亭の席亭（当時）・北村銀太郎によった。墓所は墨田区本久寺である。
東京都新宿区中里町の旧居は長らく「牛込亭」として落語会の会場などに供されていたが近年解体され、家具や建具の一部は春風亭昇太が引き取って自宅に移設した。
ネタ

「放送裏ばなし」とんち教室の話
日本航空国際便再開の宣伝でハワイと米西海岸に行った話（『アメリカ土産』）
外国での小噺と称して、以下のような小噺もつけた。
外国に滞在する日本人の下宿に、朝早く氷屋が氷を出前にきた。ドアのベルを何回も押すが、日本人は寝ているためにすぐに出られない。出られないから何回も押す。眠りを覚まされた日本人は怒り、「ベルを何回も押すな! うるさいじゃないか。お前は誰だ?」 氷屋はそれに答えて「相済まん」（ice man）。
昭和30年代以降は、基本的に寄席ではこれらのネタを振り、非常に軽めの演目を行っていた。
3代目小さん譲りの本格的な古典も得意で、前述のネタのほか、『野ざらし』『青菜』『おせつ徳三郎』『星野屋』『二番煎じ』『一目上がり』『お見立て』『粗忽の釘』『試し酒』『大山詣り』『子別れ』『目黒のさんま』などがある。
代数

「柳橋」を名乗る落語家としては6代目であるが、「春風亭」柳橋としては初代なので、この人物を初代春風亭柳橋とする見解も、絶対少数であるが存在する。
芸名の由来

「三柳の襲名」で、柳派留め名の一つである春風亭柳枝一門の出世名である小柳枝を襲名した。しかし当人と席亭等の関係者は今後売り出すにあたって「小」という字を外した方がいいと考え、いくつかの候補を検討した。「柳枝」は柳派の留め名の一つだが、すでに兄弟子が襲名している。一方で柳派の名跡「柳家小さん」も希望していたが、3代目柳家小さんは現役で東京落語協会会長という大きな権勢を誇っていたばかりでなく、直系の弟子たちも活躍しており襲名は筋違いである。師匠の名前春風亭華柳が空いていたがこれも襲名しなかった。
次いで、麗々亭柳橋という名跡があった。初代麗々亭柳橋は初代春風亭柳枝の師匠であり、元々は春風亭柳枝より大きな名前ともいえる。麗々亭柳橋の5代目が関東大震災の二次災害で焼死し、この名跡も空いていた。
席亭らの紹介に従い、6代目麗々亭柳橋を名乗ることになった。
ところが、別亭号になることについて、引退した師匠初代春風亭華柳が反対した。亭号は師弟関係をはっきりと示すものであるので、亭号を「春風亭」のままにした。
当時柳橋名跡を所持していたのは、父、兄、弟がいずれも麗々亭柳橋であった講談師2代目桃川如燕であった。如燕本人は1927年（昭和2年）に講談組合頭取となったが、元は落語家だった。柳橋は如燕から名を貰う承諾を得て「当分は春風亭柳橋を名乗り、しかるべきときに正統な名の麗々亭柳橋に変える事」を如燕に確約した。
同年4月20日に華柳は死去し、2代目如燕も1929年（昭和4年）9月30日に死去し、以降亭号を麗々亭に変える約束が果たされることはなく、生涯を春風亭のままですごすことになる。
弟子

日本芸術協会会員には、2代目桂小文治の門弟が多い。また、春風亭を亭号とする多くの落語家も柳橋の弟弟子などの系統であり直門は少ない。
春風亭柳語楼 - 一門の番頭格であった
春亭文枝
三代目桂三木助 - 落語協会に移籍
七代目春風亭小柳枝
春風亭橋之助
五代目春風亭柳昇
四代目春風亭柳好
八代目春風亭小柳枝
初代春風亭笑橋
七代目春風亭柳橋
十代目柳亭芝楽
春風亭扇枝
春風亭栄橋
二代目春風亭華柳
1949年
1954年
推計統計学

推計統計学（すいけいとうけいがく、英: inferential statistics, inductive statistics）あるいは統計的推論（英: statistical inferenece）とは、母集団全体を知ることができない場合に、母集団から抽出された部分集団（抽出集団、標本集団）をもとに、確率論を用いて母集団の様子を推定する統計学の分野を言う。推計という語は、推定、推論、推測などと訳されることもある。
概要

19世紀後半から20世紀初頭にかけて発達した統計学は、現在では推計統計学と区別して、「記述統計学（descriptive statistics）」と呼ばれている。集団の規則性を求めることが統計学の目的であるが、記述統計学においては集団の規則性は大量の標本を観察することによってのみ発見することができるものだと考えられていた。そのため記述統計学は、現実的な制約により少数の標本しか得られない現象について、その帰属する母集団の規則性を求めることができなかった。そのような事例に対応するために発達したのが推計統計学である。
推計統計学は実世界の様々な分野で使われているが、分かりやすい例としては抜き取り調査による品質管理や疫学調査などが挙げられる。
推計統計学は、頻度主義に基づいたものとベイズ主義に基づいたものに分けられる。
頻度主義における統計学的推論は、母集団を規定する量＝パラメータ（母数）を既定の固定値としてそれを推定するという方法（パラメトリック推定）に基いて発展してきた。基礎的なパラメトリック推定における統計学的推測は、以下のように細分される。
点推定:  {\hat {\theta }}=\arg \max _{\theta }\operatorname {Estimator} (\theta )
区間推定
仮説検定
最近は、不確実性を確率分布として表現するベイズ統計学が注目されている。
統計モデル

統計モデルとは、対象を統計（母集団と標本）の側面から抽象化したものである。（推測）統計学では母集団が確率的に標本を生み出すと考えるため、統計モデルは確率分布を内包したモデルとなる。例えばコイン振りの統計モデルはベルヌーイ分布でモデル化しうるし、ほかの分布でもモデル化できるかもしれない。
良い統計モデルを設定しようとする過程全体のことを統計モデリングという。モデル選択は統計モデリングの重要事項の1つのである。選択された統計モデルは母集団と一致するように、データ（標本）に基づいてとそのパラメータが推定される（統計的推測）。母集団とモデルのずれは汎化誤差（過剰適合 § 汎化誤差）で評価されることもある。
統計的機械学習の文脈では、母集団が標本を生成するモデルという面に着目して生成モデルと呼ばれることもある（詳しくは機械学習 § 統計的機械学習）。
統計的推測

統計的推測とは、「データが与えられたとき、そのデータを発生している確率分布を推測すること」である。すなわち、真なる母集団から標本（データ）が得られたとき、その（一般には観測できない）真なる母集団確率分布を推測する過程が統計的推測である。
一般的な真なる推測の流れは、
標本（データ）x の取得
真なる母集団 q(X | θ0) を模した統計モデル p(X | θ) のモデリング
標本 x に基づいたパラメータ θ の推測 → 推定値 ˆθ
真なる母集団の統計的推測結果として p(X | ˆθ) の提示
となる。
統計的推論は個別・具体的事象(標本)から一般・普遍的な規則や原理(母集団モデル)を求める方法論であり、帰納的推論の一種である。
統計的推測 > 区間推定

点推定で推定したパラメータのバラツキや信頼区間を示すこと。
正規分布の場合には標準誤差（Standard Error, SE）を用いることが多い。平均値の標準誤差を特にSEM（standard error of the mean）と呼ぶ。SEMは以下の式で算出される。
また、より具体的に信頼区間（95%信頼区間、99%信頼区間などが用いられる）を表示することもある。
仮説検定

→詳細は「仮説検定」を参照
区間推定値から、母集団が特定の分布に従っているかどうかを検証すること。
具体的には、データが特定の分布に従う母集団から抽出されたとする仮説を立て、この仮説の検定を行う。この仮説を帰無仮説（きむかせつ）という。たとえば、「抽出集団は、平均値50、標準偏差○の母集団から抽出されたものである。」、「抽出集団Aと抽出集団Bはともに平均値、標準偏差が99%同じ母集団から抽出されたものである。」といった仮説が帰無仮説となる。こうした帰無仮説から予想される統計量と、実際に抽出集団のデータから計算された統計量が一致する確率（p値という）を求め、その確率が予め決めた基準(有意水準、5%または1%が使用されることが多い）よりも小さい（つまり｢起こりそうもない｣）場合には「有意差がある」として、上の仮説は棄却される。
仮説検定には様々な手法があり、帰無仮説により使い分ける必要がある。統計学的検定手法は、データが特定の確率分布に従うことを仮定する「パラメトリックな手法」と、それを仮定しない「ノンパラメトリック手法」に分けられる。
統計的推測の正しさと汎化誤差

統計的推論では観測されたデータを基に真の分布 ptrue(x) を統計モデル pmodel(x | θ) で近似しようとする、言い換えれば2分布の誤差を最小化しようとする。観測されたデータ=「真の分布の部分集合」から真の分布全体の推測をした際の誤差という意味で、これは汎化誤差と呼ばれる。すなわち統計的推測の目的は汎化誤差を最小化する統計モデルの構築にある。
しかし実際の統計的推測をおこなう際には ptrue(x) が不明な場合が多い。ptrue(x) が明らかならばそもそも推論をおこなう必要がほぼないからである。つまり一般には汎化誤差は直接計算できない。汎化誤差が計算できないということは、統計モデルが正しいか否かには答えられない、ということである。
だからといって汎化誤差が無意味なわけではない。データ（標本）は真の分布 ptrue(x) からランダムサンプリングされる確率変数である。そして統計モデルは確率変数たるデータによって学習されるため、汎化誤差もまた確率変数である。確率変数であるということは統計的な性質を見出すことが可能である（分布など）。すなわち存在するデータで学習された統計モデルの汎化誤差は計算できないが、汎化誤差の振る舞いは研究することができる。これを利用し、
どのような分布 pmodel(X | θ) が
どのようなデータ x を与えられたとき
どのような推測法で ˆθ を得ると
汎化誤差がいかに振る舞うか（例: ガウス分布に十分な量のデータを与え最尤推定をおこなうと汎化誤差はxxxのようにふるまう）を知ることができる。この研究が進展すれば、観測された目の前のデータに基づいて学習された pmodel(x | θ) の正しさには答えられなくても、その統計的振る舞いを答えることができる。
例えば尤度に着目したとき、尤度を最大化すること（最尤推定）が汎化誤差の期待値を最小化するかは明らかではない。尤度の最大値ではなく、尤度の周辺平均値の最大値が汎化誤差期待値を最小化するかもしれない。汎化誤差の振る舞いを解析することで、この疑問に答えることができる。
統計的推測の正しさと汎化誤差 > 数学的道具立て

汎化誤差を議論するにあたって、その基礎にあるのは分布間の差異・距離である。カルバック・ライブラー情報量（KLダイバージェンス）やワッサースタイン計量はその一例である。KLダイバージェンスを用いれば、最尤推定はDKL最小化手法とみることができる。
統計的推測においてどの統計モデル（確率分布とそのパラメータ）を選ぶべきか（統計的モデル選択）の基準には以下のような数学的道具が用いられる。
フィッシャー情報量
赤池情報量規準(AIC)
広く使える情報量規準(WAIC)
方法論とそれらの比較

得られたデータ（標本）に基づいて母集団分布を推定する様々な方法論があり、それらはそれぞれの特徴がある。
| 手法名 | 母数 θ | 予測分布 | 概要 |
| --- | --- | --- | --- |
| 最尤推定 |  {\hat {\theta }}=\arg \max _{\theta }L(\theta \mid {\mathit {data}}) |  f(x^{*}\mid {\hat {\theta }}) | 最大尤度による母数点推定+条件付予測分布 |
| MAP推定 |  {\hat {\theta }}=\arg \max _{\theta }L(\theta \mid {\mathit {data}})\cdot P(\theta ) |  f(x^{*}\mid {\hat {\theta }}) | MAPによる母数点推定+条件付予測分布 |
| ベイズ推定 |  P(\theta \mid data)={\frac {L(\theta \mid {\mathit {data}})\cdot P(\theta )}{P({\mathit {data}})}} |  \int f(x^{*}\mid \theta )P(\theta \mid {\mathit {data}})\,d\theta  | 母数事後分布+事後予測分布（母数によるモデル生成分布の平均） |
それぞれを評価する特徴としては、汎化誤差の振る舞いなどが挙げられる。
正規分布

| --- | --- |
 確率密度関数 正規分布の確率密度関数。赤は標準正規分布
 累積分布関数 正規分布の累積分布関数：色は確率密度関数と同じ
母数:   \mu \in \mathbb {R} （位置） σ2 > 0 スケールの2乗（実数）
台:   \mathbb {R} =(-\infty ,\infty )
確率密度関数:   {\frac {1}{\sqrt {2\pi \sigma ^{2}}}}\;\exp \left(-{\frac {\left(x-\mu \right)^{2}}{2\sigma ^{2}}}\right)
累積分布関数:   {\frac {1}{2}}\left(1+\operatorname {erf} \,{\frac {x-\mu }{\sqrt {2\sigma ^{2}}}}\right)
期待値:  μ
中央値:  μ
最頻値:  μ
分散:  σ2
歪度:  0
尖度:  0（定義によっては3）
エントロピー:   \ln \left(\sigma {\sqrt {2\,\pi \,e}}\right)
モーメント母関数:   M_{X}(t)=\exp \left(\mu \,t+{\frac {\sigma ^{2}t^{2}}{2}}\right)
特性関数:   \phi _{X}(t)=\exp \left(\mu \,i\,t-{\frac {\sigma ^{2}t^{2}}{2}}\right)
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正規分布（せいきぶんぷ、英: normal distribution）またはガウス分布（英: Gaussian distribution）は、確率論や統計学で用いられる連続的な変数に関する確率分布の一つである。データが平均の付近に集積するような分布を表す。主な特徴としては平均値と最頻値、中央値が一致する事や平均値を中心にして左右対称である事などが挙げられる。
中心極限定理により、独立な多数の因子の和として表される確率変数は正規分布に従う。このことによって正規分布は統計学や自然科学、社会科学の様々な場面で複雑な現象を簡単に表すモデルとして用いられている。
たとえば、実験における測定の誤差は正規分布に従って分布すると仮定され、不確かさの評価が計算されている。
正規分布の確率密度関数のフーリエ変換は再び正規分布の密度関数になることから、フーリエ解析および派生した様々な数学・物理の理論の体系において、正規分布は基本的な役割を果たしている。
確率変数 X が1次元正規分布に従う場合は  X\sim N(\mu ,\sigma ^{2}) と表記し、確率変数 X が n 次元正規分布に従う場合は  X\sim N_{n}(\mu ,{\mathit {\Sigma }}) などと表記する。
概要

平均を μ, 分散を σ2 > 0 とする（1次元）正規分布とは、確率密度関数が次の形（ガウス関数と呼ばれる）
で与えられる確率分布のことである。この分布を N(μ, σ2) と表す。（N は「正規分布」を表す英語 "normal distribution" の頭文字から取られている）。
概要 > 標準正規分布

特に μ = 0, σ2 = 1 のとき、この分布は（1次元）標準正規分布（または基準正規分布）と呼ばれる。つまり標準正規分布 N(0, 1) は
なる確率密度関数を持つ確率分布として与えられる。
概要 > 再生性

正規分布は再生性を持つ —— つまり確率変数 X1, …, Xn が独立にそれぞれ正規分布 N(μ1, σ12), …, N(μn, σn2) に従うならば、その線型結合 ∑aiXi もまた正規分布 N(∑aiμi, ∑ai2σi2) に従う。
概要 > 確率密度関数

正規分布の確率密度関数をグラフ化した正規分布曲線は左右対称な釣鐘状の曲線であり、鐘の形に似ていることからベル・カーブ（鐘形曲線）とも呼ばれる。直線 x = μ に関して対称であり、x 軸は漸近線である。なお、曲線は σ の値が大きいほど扁平になる。
なお、中心極限定理により、巨大な n に対する二項分布とも考えることができる。
平均値の周辺の n 次モーメントは、各次数 n に対して
となることが知られている。ただし(2n − 1)!! ≔ (2n − 1) ⋅ (2n − 3) ⋅ … ⋅ 3 ⋅ 1。 (odd: 奇数/even: 偶数)
概要 > 多変量正規分布

→詳細は「多変量正規分布」を参照
また、多変量の統計として共分散まで込めた多次元の正規分布も定義され、平均 μ = (μ1, μ2, …, μn) の n 次元正規分布の同時密度関数は次の式で与えられる。
ここで、∑ = (σij) は分散共分散行列と呼ばれる正定値対称行列である。|Σ| は Σ の行列式。なお、A[x] は（対称）行列 A とベクトル x に対して二次形式 xTAx を意味するもの（ジーゲルの記号）とすると (x − μ)T∑−1(x − μ) = ∑−1[x − μ] と書くこともできる。
この n 次元正規分布を Nn(μ, ∑) と表す。特に1次元の場合、平均 (μ) と分散共分散行列 ∑ = (σ2) は共に1次元の平均と分散を意味する1つの実数値であり、記号 N1((μ), ∑) = N1((μ), (σ2)) は単に N(μ, σ2) と書かれる（先に述べた1次元の場合の記号と同じものと理解してよい）。
概要 > 歪正規分布

正規分布の拡張としては、上で示した多次元化を施した多変量正規分布の他に、歪正規分布 (Skew-Normal (SN) distribution) がある。これは三変数で表現され、そのうち1つの変数について α = 0 のときに正規分布となることから、分布を平均と分散の二変数で表現する正規分布の拡張であるといえる。φ(x) を標準正規分布の確率密度関数とする。
その累積確率密度関数は次で与えられる。
ここに "erf" は誤差関数（シグモイド関数）である。このとき、標準正規分布に対応する歪正規分布 SN(0, 1, α) の確率密度関数は次で与えられる。
これに平均のようなもの相当する変数と分散のようなものに相当する変数を加えるためにZ変換（標準化）の逆 y = ξ + ωx を施す。すると歪正規分布は一般の形になり、以下の関係が成り立つ。
正規分布の適用

正規分布が統計学上特別な地位を持つのは中心極限定理が存在するためである。中心極限定理とは、「独立同分布に従う確率変数  X の値の算術平均  {\bar {X}}_{n}=(X_{1}+\dotsb +X_{n})/n の確率分布は、  X に標準偏差が存在するならば、  X の分布の形状に関係なく、  n が限りなく大きくなったとき、正規分布に収束する」という定理である。このため大標本の「平均値」の統計には、正規分布が仮定されることが非常に多い。なお、「確率変数  X の値」自体は、  n をどれだけ増やしても、  X の分布に従うだけで、正規分布に収束することはない。（たとえば、一つのサイコロを振ったときの目の分布は、サイコロをどれだけ多く振っても、１から６の均等分布である。正規分布に収束するのは、出た目の平均値の分布である。）
自然界の事象の中には正規分布に従う数量の分布をとるものがあることが知られている。また、そのままでは変数が正規分布に従わない場合もその対数をとると正規分布に従う場合がある。しかしそれは必ずしも多数派というわけではない。19世紀ではさながら「正規分布万能主義」のような考え方がまかり通っていたが、20世紀以降そういった考え方に修正が見られた。今日においては社会現象、生物集団の現象等々、種別から言えば、正規分布に従うものはむしろ少数派であることが確認されている。
例えば、フラクタルな性質を持つ物は正規分布よりも、パレート分布になることが多い。人間は自然界の事象とは違って自分の意思をもっているため、たとえば、子供の成績などは決して正規分布にはならない。しかし、そもそも理論上、正規分布の x の値は負の無限大から正の無限大まで取れるのに対して、多くの事象は最小値（例えば比例尺度におけるゼロ）と最大値（例えばテストにおける100点満点）が予め定まっている場合があり、そのような事象が完全な正規分布に従うとするには無理がある（その際はcensoringつまり打ち切りを考慮したり、対数正規分布を用いたりするとより正確な確率を求めることが出来る場合がある）。また、0 および自然数しかとらない離散確率分布、例えばポアソン分布や二項分布を連続確率分布である正規分布で近似することも一般的に行われている。
正規分布の適用 > 検定

何らかの事象について法則性を捜したり理論を構築しようとしたりする際、その確率分布がまだ分かっていない場合にはそれが正規分布であると仮定して推論することは珍しくないが、誤った結論にたどりついてしまう可能性がある。標本データが正規分布に近似しているかどうを判断するためには、尖度と歪度を調べる、ヒストグラムを見る、正規Q-Qプロットをチェックする、あるいはシャピロ–ウィルク検定やコルモゴロフ–スミルノフ検定（正規分布）を利用する方法などが一般的に行われている。
正規分布の適用 > 点推定

平均や分散が未知の正規分布に従うデータから、母数 θ = (μ, σ2) を推定したいことがある。これには次の推定量  {\hat {\theta }}=({\hat {\mu }},{\hat {\sigma }}^{2}) がよく用いられる。正規分布 N(μ, σ2) からの無作為標本 x1, …, xn が与えられたとき、
は最小分散不偏推定量（英語版）である。
正規分布の適用 > 区間推定

点推定が1つの値を用いて母数の推定を行うのに対し、一定の区間を設けて推定することを区間推定という。
例えば、
「2022年6月の岸田内閣の支持率は59%である」
という推定が点推定であるのに対し、
「2022年1月から12月まで支持率は33%から59%である」
という推定は区間推定に分類される。
また、推定する区間を信頼区間と呼び、水準に応じて「90%信頼区間」「95%信頼区間」「99%信頼区間」などとも呼ばれる。
歴史

正規分布はアブラーム・ド・モアブルによって1733年に導入された。この論文はド・モアブル自身による1738年出版の The Doctrine of Chances 第二版の中で、高い次数に関する二項分布の近似の文脈において再掲されている。ド・モアブルの結果はピエール＝シモン・ラプラスによる『確率論の解析理論』（1812年）において拡張され、いまではド・モアブル–ラプラスの定理と呼ばれている。
ラプラスは正規分布を実験の誤差の解析に用いた。その後アドリアン＝マリ・ルジャンドルによって1805年に最小二乗法が導入され、1809年のカール・フリードリヒ・ガウスによる誤差論で詳細に論じられた（ガウスは1794年から最小二乗法を知っていたと主張していた）。
「ベル・カーブ」という名前は、1872年に2変数正規分布に対して「鐘形曲面」という言葉を用いた Esprit Jouffret（英語版） にさかのぼる。「正規分布」という言葉はチャールズ・サンダース・パース、フランシス・ゴルトン、ヴィルヘルム・レキシスの3人によって1875年頃に独立に導入された。
統計的な意味

正規分布 N(μ, σ2) からの無作為標本 x を取ると、平均 μ からのずれが ±1σ 以下の範囲に x が含まれる確率は 68.27%、±2σ 以下だと 95.45%、さらに ±3σ だと 99.73% となる。
正規分布は、t分布やF分布といった種々の分布の考え方の基礎になっているだけでなく、実際の統計的推測においても、仮説検定、区間推定など、様々な場面で利用される。
正規分布 N(μ, σ) に従う確率変数 X が与えられたとき Z = X − μ/σ と標準化すれば確率変数 Z は標準正規分布に従う。大学レベルの統計入門のクラスでは必ず行われているが、Z 値を求めることで標準正規分布表と呼ばれる変量に対応した確率を表す一覧表を用いて、コンピュータを使うことなく正規分布に従った事象の確率を求めることができる。
不連続値をとる確率変数についての検定の場合でも、連続変数と同様の考え方で正規分布を近似的に用いることがある。これは標本の大きさ n が大きく、かつデータの階級幅が狭いほど、近似の精度が高い。
| 信頼区間 | 信頼度> 百分率 | 危険率> 百分率 | 危険率> 比 |
| --- | --- | --- | --- |
| 0.318 639σ | 25% | 75% | 3/4 |
| 0.674490σ | 50% | 50% | 1/2 |
| 0.994458σ | 68% | 32% | 1/3.125 |
| 1σ | 68.2689492% | 31.7310508% | 1/3.1514872 |
| 1.281552σ | 80% | 20% | 1/5 |
| 1.644854σ | 90% | 10% | 1/10 |
| 1.959964σ | 95% | 5% | 1/20 |
| 2σ | 95.4499736% | 4.5500264% | 1/21.977895 |
| 2.575829σ | 99% | 1% | 1/100 |
| 3σ | 99.7300204% | 0.2699796% | 1/370.398 |
| 3.290527σ | 99.9% | 0.1% | 1/1000 |
| 3.890592σ | 99.99% | 0.01% | 1/10000 |
| 4σ | 99.993666% | 0.006334% | 1/15787 |
| 4.417173σ | 99.999% | 0.001% | 1/10,0000 |
| 4.5σ | 99.9993204653751% | 0.0006795346249% | 1/14,7159.5358 |
| 4.891638σ | 99.9999% | 0.0001% | 1/100,0000 |
| 5σ | 99.9999426697% | 0.0000573303% | 1/174,4278 |
| 5.326724σ | 99.99999% | 0.00001% | 1/1000,0000 |
| 5.730729σ | 99.999999% | 0.000001% | 1/1,0000,0000 |
| 6σ | 99.9999998027% | 0.0000001973% | 1/5,0679,7346 |
| 6.109410σ | 99.9999999% | 0.0000001% | 1/10,0000,0000 |
| 6.466951σ | 99.99999999% | 0.00000001% | 1/100,0000,0000 |
| 6.806502σ | 99.999999999% | 0.000000001% | 1/1000,0000,0000 |
| 7σ | 99.9999999997440% | 0.000000000256% | 1/3906,8221,5445 |
1934年の日本公開映画

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1934年の日本公開映画（1934ねんのにほんこうかいえいが）では、1934年（昭和9年）1月1日から同年12月31日までに日本で商業公開された映画の一覧を記載。作品名の右の丸括弧内は製作国を示す。
記載の凡例については年度別日本公開映画#凡例を参照
作品一覧 > 1月

会議は踊る（ドイツ） - キネマ旬報ベストテン外国映画2位
狂乱のモンテカルロ（ドイツ）
風雲の支那（アメリカ）
ブルースを唄ふ女（アメリカ）
街の灯（アメリカ） - キネマ旬報ベストテン外国映画10位
我輩はカモである（アメリカ）
5日
只野凡児 人生勉強（日本）
9日
空の潜航艇 （日本）
13日
沓掛時次郎 （日本）
14日
渡鳥木曾土産（日本）
31日
武道大鑑（日本） - キネマ旬報ベストテン4位
作品一覧 > 2月

飢ゆるアメリカ（アメリカ）
カイロの一夜（アメリカ）
鋼鉄（イタリア）
女性二重奏（アメリカ）
戦争と母性（アメリカ）
ヒットラー青年（ドイツ）
ホワイト・シスター（アメリカ）
南の哀愁（ドイツ）
メキシコの嵐（アメリカ）
1日
神風連（日本）
東洋の母（日本）
8日
肉弾の王者 （日本）
22日
婦系図（日本）
作品一覧 > 3月

失踪者三万人（アメリカ）
ディキシアナ（アメリカ）
トパーズ（アメリカ）
女護ヶ島上陸（アメリカ）
薔薇のワルツ（イギリス）
酔ひどれ船（アメリカ）
1日
呼応計画（ソ連）
風流活人剱（日本） - キネマ旬報ベストテン5位
妾は天使ぢゃない（アメリカ）
8日
さくら音頭（日本、大都映画）
さくら音頭 涙の母（日本、P.C.L映画製作所）
南風（アメリカ）
11日
ゆりかごの唄（アメリカ） - 『六百万交響楽』の同時上映
六百万交響楽（アメリカ）
14日
さくら音頭（日本、新興キネマ）
15日
驀走する与太郎 （日本）
ちりめん供養（日本）
不思議の国のアリス（アメリカ）
フリスコ・ジェニー（アメリカ）
21日
さくら音頭（日本、日活）
29日
丹下左膳 剣戟の巻（日本）
月よりの使者（日本）
透明人間（アメリカ）
妾（わたし）の弱点（アメリカ）
作品一覧 > 4月

相寄る魂（アメリカ）
暁の暴風（アメリカ）
巨人ジョーンズ（アメリカ）
激情の嵐（ドイツ）
白い肉体（アメリカ）
生活の設計（アメリカ） - キネマ旬報ベストテン外国映画9位
春の火遊び（アメリカ）
晩餐八時（アメリカ）
フットライト・パレード（アメリカ）
坊やが盗まれた（アメリカ）
ボートの8人娘（ドイツ）
真夜中の処女（アメリカ）
19日
栄冠は躍る （日本）
19日
戦慄の爆音 （日本）
26日
限りなき舗道 （日本）
作品一覧 > 5月

朝やけ（ドイツ）
空中レヴュー時代（アメリカ）
少年探偵団（ドイツ）
世界拳闘王（アメリカ）
世界は還る（アメリカ）
流れる青空（アメリカ）
フープラ（アメリカ）
ボレロ（アメリカ）
林檎の頬（アメリカ）
3日
エノケンの青春酔虎伝（日本）
にんじん（フランス） - キネマ旬報ベストテン外国映画3位
10日
霧笛（日本） - キネマ旬報ベストテン9位
闇の顔役 （日本）
17日
地上の星座　前篇（日本）
忠臣蔵 刃傷篇 復讐篇（日本）
24日
俺の喧嘩日記 （日本）
31日
地上の星座 後篇 （日本）
新撰組悲歌 （日本）
作品一覧 > 6月

愛の嗚咽（アメリカ）
家なき少年群（アメリカ） - キネマ旬報ベストテン外国映画6位
お洒落王国（ドイツ）
昨日（アメリカ）
恐怖の四人（アメリカ）
力と栄光（アメリカ）
ドン・キホーテ（フランス） - キネマ旬報ベストテン外国映画6位
女人禁制（ドイツ）
伯爵令嬢（ドイツ）
舗道の三人女（アメリカ）
7日
地獄の争闘 （日本）
21日
暁の浚渫船 （日本）
28日
三家庭（日本）
隣の八重ちゃん（日本） - キネマ旬報ベストテン2位
作品一覧 > 7月

トト（フランス）
爆弾の頬紅（アメリカ）
舗道の雨（アメリカ）
夜間飛行（アメリカ）
14日
一本刀土俵入り（日本） - キネマ旬報ベストテン8位
19日
咆哮炸裂 （日本）
作品一覧 > 8月

或る夜の出来事（アメリカ） - キネマ旬報ベストテン外国映画5位
裏切る唇（アメリカ）
栄光のハリウッド（アメリカ）
踊る奥様（ドイツ）
人生の高度計（アメリカ）
第二の人生（ドイツ）
立ち上がる米国（アメリカ）
吼えろ！ヴォルガ（フランス）
流行の王様（アメリカ）
若きハイデルベルヒ（ドイツ）
わが心の灯（アメリカ）
15日
銀鱗の花籠 （日本）
30日
女はどうなるか （日本）
作品一覧 > 9月

かたみの傑作（アメリカ）
空襲と毒瓦斯（イギリス）
トンネル（ドイツ/フランス）
南風の恋歌（アメリカ）
めりけん商売（アメリカ）
ワンダー・バー（アメリカ）
1日
愛憎峠 （日本）
8日
ムーラン・ルージュ（アメリカ）
13日
南風（アメリカ） - キネマ旬報ベストテン外国映画4位
黒猫（アメリカ）
20日
微笑む友情 （日本）
ターザンの復讐（アメリカ）
21日
生ける人形（アメリカ）
27日
鮮血の掟 （日本）
作品一覧 > 10月

五十六番街の家（アメリカ）
今宵こそは（ドイツ）
勝利の朝（アメリカ）
第三階級（アメリカ）
若草物語（アメリカ）
弓矢八幡剣 （日本）
17日
その夜の女 （日本） - キネマ旬報ベストテン7位
25日
港の伊達男 （日本）
俺は日本人だ （日本）
作品一覧 > 11月

維納の再会（アメリカ）
歓呼の嵐（アメリカ）
クレオパトラ（アメリカ）
恋と胃袋（アメリカ）
紅蘭（アメリカ）
心の緑野（アメリカ）
宿命の窓（アメリカ）
商船テナシチー（フランス） - キネマ旬報ベストテン外国映画1位
泰西侠盗伝（アメリカ）
ダンシング・レディ（アメリカ）
特急二十世紀（アメリカ）
虹の都へ（アメリカ）
母の手（フランス）
1日
金環蝕（日本）
15日
生きとし生けるもの（日本） - キネマ旬報ベストテン3位
北進日本（日本） - キネマ旬報ベストテン6位
16日
クリスチナ女王（アメリカ）
23日
浮草物語（日本） - キネマ旬報ベストテン1位
29日
雁太郎街道 （日本） - キネマ旬報ベストテン10位
30日
空飛ぶ癇癪玉 （日本）
作品一覧 > 12月

或る日曜日の午後（アメリカ） - キネマ旬報ベストテン外国映画6位
黒騎士（ドイツ）
これがアメリカ艦隊（アメリカ）
コングの復讐（アメリカ）
ブロンドの夢（ドイツ）
ベビイお目見得（アメリカ）
マダムと踊子（アメリカ）
ロイドの大勝利（アメリカ）
22日
恋愛修学旅行 （日本）
31日
暁の超特急 （日本）
本多彩子

| ほんだ あやこ 本多 彩子 |
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本名:  本多 彩子
生年月日:   (1980-11-19) 1980年11月19日（44歳）
出生地:   日本 神奈川県
血液型:  O型
ジャンル:  女優、タレント
活動期間:  1996年 - 2005年？
主な作品
 『仮面天使ロゼッタ』 『進ぬ!電波少年』 他
テンプレートを表示
本多 彩子（ほんだ あやこ、1980年〈昭和55年〉11月19日 - ）は、日本の元女優、タレントである。
イトーカンパニー、エムオフィス有限会社に所属していたが、2005年4月末で退社し、現在は事実上の引退状態。