stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
方位盤
方位盤射撃の再導入

その後、砲戦距離の増大と艦内通信手段の整備を背景として、20世紀初頭より、再び方位盤射撃が脚光を浴びるようになった。その唱導者となったのがイギリス海軍のパーシー・スコット大佐 (Percy Scott) で、電気を利用した方位盤射撃法について構想を練っており、1907年に海峡艦隊の巡洋艦戦隊司令官になると、その構想による方位盤射撃システムを旗艦に仮装備した。
これは舷側の副砲のためのもので、高倍率の主望遠鏡を備えた方位盤を前檣に配置し、望遠鏡と各砲の水平軸を整合し、更に潜差（双方の高低差）の補正を施し、旋回角度の目盛りを一致させた。檣楼と各砲の間には、俯仰命令伝達用としてスコット大佐が考案した電気式距離発信器、苗頭伝達用としてテレグラフ、また砲側で命令が実行されたことを報告する電気通信表示装置などの回線が設けられた。また方位盤側に引き金を設け、これによって全砲を同時に発射する発砲電路も設置された。ただし方位盤で管制されたのは仰角のみであり、方位角については、各砲塔の旋回手が目標を追尾し続ける必要があった。
まもなく、スコット大佐の試作機より複雑・精密な装置がヴィッカース社によって製造され、何隻かの戦艦に試験装備された。独立打ち方に馴染んだ士官たちからは強い反発を受けたものの、1912年11月、方位盤装備済みのオライオン級戦艦「サンダラー」による一斉打ち方と、艦隊中で射撃成績最優秀の同級艦「オライオン」による独立打ち方との比較試験で、命中弾6対1の比率で一斉打ち方が勝利を収めたことで、優秀性が実証された。翌年さらに試験を行ったのち、「ドレッドノート」以降の戦艦・巡洋戦艦への方位盤装備が決定された。第一次世界大戦勃発までに主力艦8隻の主砲用としては装備が完了しており、また1916年のユトランド沖海戦までには、突貫工事ですべての主力艦に行き渡った。
これらのイギリス海軍主力艦に搭載されたシステムでは、前部三脚檣の直上部に主方位盤、また前部上構の装甲塔内と砲塔群のうち後側の砲塔内にも1基ずつと、計3基の方位盤が設置された。主方位盤より一段上の檣楼に射撃指揮官の指揮所が設けられ、ここに弾着観測鏡、弾着時計、変距率盤、距離時計、測距受信器、各種発信器などが備えられた。また射撃盤は防御甲板の下に設けられた発令所に配置された。ここには射撃指揮所からの通信系統や方位盤からの電線が導かれ、そして発令所の苗頭主発信器や射距離盤（Gun Range Counter）からの電線が各砲塔に分岐していった。
しかし他の海軍ではこれほどシステム化は進展しておらず、例えばドイツ帝国海軍では照準は各砲塔ごとに行っていた。またアメリカ海軍では、開戦時点では射撃盤・変距率盤・距離時計塔は採用していたものの、方位盤は採用しておらず、装備化は1916年となった。
自動化の進展とレーダーの導入

従来、方位盤照準は、艦の動揺が激しいと、目標が射手の視野から外れ、再捕捉するには非常な訓練と技量を必要とした。これに対し、1916年にジャイロスコープが動揺修正に応用されて、自動化への一歩を踏み出した。これは、望遠鏡にジャイロ制御のプリズムを挿入して、照準線を方位盤の動揺に関わらず固定するものであり、イギリス海軍では1918年までに艦隊の全艦に装備した。またアメリカ海軍では、垂直安定儀（Stable Vertical）に組み込んで、まず方位盤の照準望遠鏡に適用した。当初はジャイロの追従性が不十分で、動揺が大きくなると対応できなかったが、改良によって追従性が向上すると、砲の運動の自動化が試みられるようになった。
無条約時代になると、アメリカ海軍では、艦内のデータ通信にシンクロ電機を導入した。当初は指針を動作させるだけだったが、シンクロ管制変圧器とサーボ機構の組み合わせによって動力伝達が可能になり、アンプリダイン（英語版）発電機の導入によって自動操縦が実現した。
1930年代にはレーダーの開発が進展しており、まず捜索用センサとして実用化されたが、方位盤においても、測距儀の補完ないし代替用として導入が図られることになった。イギリス海軍では1939年に戦艦「ネルソン」に284型レーダーの試作機を搭載、またアメリカ海軍でも1941年に重巡洋艦「ウィチタ」にFAレーダーを搭載した。
対空兵器の管制

戦間期には、防空という新しい任務が導入された。当初は対水上用と共通の方位盤が用いられていたが、後に専用機も開発された。水上目標よりも高速の航空機の位置（旋回角および俯仰角）を求めるには、手動で目標を追尾する方位盤は必須とされた。この方面ではアメリカ海軍が先行し、1922年よりシステム開発に着手、1927年には方位盤Mk.19を完成させた。本システムでは測距儀は別置き、射撃盤は組み込みとなっていたが、1930年代に入って開発されたMk.28では測距儀も組み込まれ、更にMk.33では動力駆動となった。これらのシステムは、初期推定した目標高度や速力を利用して未来位置の予測計算および弾道計算を行うという線速度式（linear rate system）を採用していた。
またこれとは別に、ジャイロスコープ内蔵の照準器Mk.14を中核として、これによって目標を手動光学追尾することで発生するジャイロスコープのプリセッション（首振り運動）から見越角（lead angle）を求める角速度式（lead computingまたはrelative rate system）のシステムも開発された。Mk.51では目標距離を推定して手動調定していたが、続くMk.52では照準器をMk.15に更新するとともにMk.26測距レーダーを装備した。またMk.63では、照準器での目視追尾が困難な場合、レーダーのみによる盲目射撃も可能となった。
そして1942年より開発されたMk.56では、レーダー技術やサーボ技術の集大成として、盲目射撃に加えて、レーダーによる自動追尾に対応した。照準方式は直視式、目標の運動は角速度で計測されているが、見越角計算では線速度に直して使用された。
システム化の進展

このように、方位盤を含めて、射撃統制のための諸装置のシステム化が急激に進展したことから、射撃指揮システム（FCS）と称されるようになった。アメリカ海軍では、そのシステムで使用されている方位盤の制式名で呼称されることが多い。
1945年の春に、大日本帝国海軍の組織的戦力が壊滅したために、連合国軍艦の主任務が対艦射撃から対地射撃に移った。これにあわせて米艦のいくつかは対艦射撃用の射撃指揮装置を艦から降ろした。この時を境に世界的な対艦戦闘での射撃指揮法の新たな研究は終わりを迎えた。
一方、ジェット機の登場に伴って、経空脅威は多数の低速機から、比較的少数の高速機へと、その様相を変じていった。このような高速機に対しては、近接信管やレーダーFCSの支援を受けても、砲熕兵器では対処が困難であった。この情勢に応じて、新しい対空兵器として艦対空ミサイルが登場すると、これに対応するミサイルFCS（MFCS）は更に長距離・高精度を追求して、大規模なシステムとなった。しかしこのようなシステムでも、過去の名残りから、射撃の際に目標の捕捉・照準に使用する機材の名称として、「方位盤」が残っていることがある。例えば海上自衛隊の81式射撃指揮装置2型（FCS-2）でも、追尾レーダーなどを装備して、ミサイルの発射諸元及び発砲諸元を算出するために目標を捕捉・追尾する装置を「方位盤」と呼称している。
ブロックワイド

ブロックワイドとは、ラジオ番組における制作・構成手法の1つである。長時間の番組枠（ワイド番組）を細分化して、スポンサーに切り売りする。その切り売りされた「ブロック」を、「ワイド番組」のパーソナリティがつないでいくスタイルのことを言う。
主に、中波ラジオ局において、平日午前から午後にかけてのワイド番組に多く採用されている。1970年代から1990年代にかけては、大都市圏の中波ラジオ局で放送されていた平日夜の若者向けワイド番組でも同様の構成がとられたが、ピーク時には様々な問題も起こった（後述）。
形態の例

1時間のワイド番組を10分毎に6つの枠（ブロック）に分けて、それぞれを「コーナー番組（フロート番組、箱番組とも）」として、スポンサーに販売する。その合間をパーソナリティが自らのトークで繋いで行く。
「コーナー番組」はその大半において、事前に収録しておいたテープを当該時刻に放送するものであったが、一部はパーソナリティがワイド番組の流れで進行するもの、スポットニュースや交通情報などを「コーナー番組」の範疇と考えるケースも一部にはあった。
ワイド番組はその殆どが生放送であったことから、ワイド番組内の「コーナー番組」は一部を除き、放送開始時刻が厳密に決められておらず、分・秒単位が任意開始（所謂「アンタイム」）であった。微妙な時間配分は常に、パーソナリティのトークに左右されるという特徴もある。
現在はこの様な形態を取る番組は少なく、AMラジオは『ひろたみゆ紀のサンデー早起き有楽町』（ニッポン放送）『レコメン!』（文化放送）。中には過去の例と同様に「コーナー番組」のみをネットする局がある。FMラジオは『SCHOOL OF LOCK!』（TOKYO FM）が近しい。ZIP-FMはサーフボードプログラムを導入している。JFN制作・JFN系列局で放送する番組は部分的に仕組みを取り入れているが、これは局によって飛び乗り・飛び降りしやすくする為で、ブロックワイドではない。
メリット・デメリット > デメリット

詳細は「大入りダイヤルまだ宵の口#内包番組」を参照
詳細は「くるくるダイヤル ザ・ゴリラ#概要」および「ヤングパラダイス#コーナー番組」を参照
過去の「ブロックワイド」番組

【備考】ここでは在京民放中波局の、平日夜の若者向け夜ワイド番組に限定して記している。
「夜はともだち」（1976 - 1982）林美雄、小島一慶、生島ヒロシ、山本雄二、春風亭小朝、松宮一彦などが担当
「5スイート・キャッツ」（1976 - 1977）「歌うヘッドライト」の当時のパーソナリティが日替わりで担当
「るんるんナイト ワオ!」（1982 - 1983）松宮一彦、小堺一機、関根勤などが担当
「エド山口のまんてんワイド」（1983 - 1984）エド山口が担当
「進め! おもしろバホバホ隊」（1984 - 1986）所ジョージ、柳沢慎吾などが担当
「岸谷五朗の東京RADIO CLUB」（1990 - 1994）岸谷五朗、恵俊彰、今田耕司、東野幸治が担当
「宮川賢の誰なんだお前は?!」（1995 - 1998）宮川賢が担当
「ラジオで一番盛り沢山」（1976 - 1977）山本雄二が担当
「夜はラジオマガジン」（1977 - 1978）野中直子、本間令子が担当
「オレンジ通り五番街」（1978 - 1979）梶原しげる、みのもんたが担当
「吉田照美の夜はこれから てるてるワイド」 → 「吉田照美のてるてるワイド」（1980 - 1985）吉田照美が担当
「新てるてるワイド 吉田照美のふッかいあな」（1985 - 1987）吉田照美が担当
「東京っ子NIGHT お遊びジョーズ」 → 「お遊びジョーズ」（1987 - 1989）関秀章、太田英明、ちびっこギャング、桑野信義が担当
「今夜もBREAK OUT ラジオバカナリヤ」（1989 - 1990）太田英明、三戸華之介が担当
「キッチュ! 夜マゲドンの奇蹟」（1990 - 1992）松尾貴史が担当
夜マゲ スペシャル INGRY'Sの一触即発金曜日（1990 - 1992）INGRY'Sが担当
「サスケの夜はこんびんば!」（1992 - 1993）サスケが担当
「斉藤一美のとんカツワイド」（1993 - 1997）斉藤一美が担当
「古本新之輔 ちゃぱらすかWOO!」（1997 - 2002）古本新之輔が担当
「SUPER STAR QR」（2002 - 2003）ふかわりょう、山口智充、キングコング、横山裕、村上信五などが担当
「大入りダイヤルまだ宵の口」（1975 - 1981）高嶋ひでたけ、くり万太郎、はた金次郎、塚越孝が担当
「くるくるダイヤル ザ・ゴリラ」（1981 - 1983）塚越孝、林家こぶ平、上柳昌彦が担当
「ヤングパラダイス」（1983 - 1990）高原兄、三宅裕司が担当
「内海ゆたおの夜はドッカーン!」（1990 - 1991）内海ゆたおが担当
「伊集院光のOh!デカナイト」（1991 - 1995）伊集院光が担当
「キャイ〜ン天野ひろゆきのMEGAうま!ラジオバーガー!!」（1995）天野ひろゆきが担当
「ゲルゲットショッキングセンター」（1995 - 1999）井手功二、LFクールKが担当
出典・引用

三才ブックス「ラジオパラダイス」1988年8月号
当記事については、上記在京局各番組の項（特に「てるてるワイド」や「くるくるダイヤル ザ・ゴリラ」のそれぞれ概略項も）を参照のこと。
日下部辨二郎

日下部辨二郎
日下部 辨二郎（弁二郎、くさかべ べんじろう、文久元年2月30日（1861年4月9日） - 1934年（昭和9年）1月22日）は、明治から昭和時代の土木技師、実業家。旧姓は巌谷。
経歴・人物

書家・巖谷一六の次男として近江国甲賀郡水口村（現・滋賀県甲賀市水口町水口）に生まれる。1882年（明治15年）日下部鳴鶴の養子となり、1902年（明治35年）家督を相続する。
1868年（明治元年）京都に出て、富岡鉄斎や神山鳳陽に学び、翌年の1869年（明治2年）上京し、育英義塾にて英語を学ぶ。1874年（明治7年）開成学校に入り、1880年（明治13年）東京大学理学部を卒業し、理学士の称号を得る。のち1901年（明治34年）工学博士。
卒業後は、内務省土木局に入り、1886年（明治19年）内務五等技師、1891年（明治24年）第5区（広島）土木監督署長、1896年（明治29年）第7区（熊本）土木監督署長を経て、1898年（明治31年）第1区（東京）土木監督署長となる。この間、北上川、淀川、吉野川、利根川の各改修および浦戸港、高松港、宇野港の築港などに関与する。ほか、日本橋の設計の合議決定者を務めた。
1900年（明治33年）土木工学の研究のため欧州に渡り、1902年（明治35年）東京市土木局技師長、1905年（明治38年）東京土木出張所長を経て、翌年の1906年（明治39年）東京市土木局長・技師長に就任。1914年（大正3年）退官し、実業界に入り、大正砂利会社取締役、東京鉄筋コンクリート社長を歴任。ほか、工学院院長、東京市区改正臨時委員、鉱害調査委員なども務めた。
1923年（大正12年）の関東大震災により工手学校が全焼した際は、その再興に尽力した。
親族

父：巖谷一六（書家）
養父：日下部鳴鶴（書家）
兄：巌谷立太郎（鉱山学者）
弟：巖谷小波（作家）
養子：金三郎（陸軍中佐・白井胤良の三男）
養妹：幸子（貴族院多額納税者議員・松村脩平の養子となる）
日下部道徳

| 日下部 道徳 |
| --- | --- |
生誕:  1875年9月21日  日本 三重県
死没:   (1937-06-02) 1937年6月2日（61歳没）
所属組織:   大日本帝国陸軍
軍歴:  1900年 - 1930年
最終階級:   陸軍少将
テンプレートを表示
日下部 道徳（くさかべ どうとく、1875年（明治8年）9月21日 - 1937年（昭和12年）6月2日）は、大日本帝国陸軍軍人。最終階級は陸軍少将。功五級。
経歴・人物

南合貞の次男として三重県に生まれ、のち日下部武右衛門の養子となり、1899年（明治32年）家督を相続する。1900年（明治33年）陸軍士官学校第12期卒業。翌年、陸軍歩兵少尉に任官。近衛歩兵第3連隊附となった。直後、日露戦争に従軍し、その功により功五級金鵄勲章を賜る。
1906年（明治39年）憲兵科に転じ、横浜・横須賀各憲兵分隊長、憲兵副官、渋谷憲兵分隊長、宇都宮・小倉各憲兵隊長を経て、1921年（大正10年）7月、陸軍憲兵大佐に進み、大阪憲兵隊長となる。その後、1925年（大正14年）5月に憲兵司令部附、翌年3月に陸軍少将・朝鮮憲兵隊司令官を経て、1930年（昭和5年）3月6日に待命、同月25日に予備役に編入した。
栄典

1901年（明治34年）10月10日 - 正八位
1910年（明治43年）9月30日 - 従六位
著作

『戦士の友』戦友社、1906年。
パーム (単位)

| パーム 羅: palmus、仏: palme、英: palm |
| --- | --- |
 「パーム」は、「手の平」を意味する。
系:  ヤード・ポンド法
量:  長さ
SI:  0.07620 m
定義:  (1/4) フィート
由来:  手の平の幅
テンプレートを表示
手に由来する長さの単位シャフトメント (Shaftment)
ハンド (Hand)
パーム (Palm)
スパン (Span)
フィンガー (Finger)
ディジット (Digit)
パーム（英語 : palm, 「パーム」, フランス語 : palme, 「パルム」, paume, 「ポーム」, ラテン語 : palmus, 「パルムス」）は、ヤード・ポンド法の長さの単位である。手の平の幅（掌尺、しょうしゃく）を意味する。
1 パーム = 4 ディジット = 3 インチ = 7.62 センチメートル
イングランドにおいて「手の幅」を意味する単位はパームの他に「ハンド (hand)」、「ハンドブレドス (handbreadth)」、「ハンズブレドス (handsbreadth)」があり、これらはあまり厳密に区別されていなかった。なおハンドは1541年のヘンリー8世の法令によって1ハンド = 4インチと定められている。
パームは1824年のイギリス度量衡法（英語版）によって定められた帝国単位から除外され、米国慣用単位にも含まれていない。
その他の手に由来する長さの単位
ディジット（digit） = 1 / 4 パーム
フィンガー（finger） = 7 / 24 パーム
ハンド（hand） = 4 / 3 パーム
シャフトメント（shaftment） = 2 パーム
スパン（span） = 3 パーム
キュビット（cubit） = 6 パーム
エル（ell） = 15 パーム
古代ローマの長さの単位

| 古代ローマの長さの単位（英名） | ラテン語名 | ペース換算 | メートル換算 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 ディジット（digit） | digitus | 1⁄16 | 0.0185 m |
| 1 インチ（inch） | uncia | 1⁄12 | 0.0246 m |
| 1 パーム（palm） | palmus | 1⁄4 | 0.074 m |
| 1 ペース（foot） | pes | 1 | 0.296 m |
| 1 キュビット（cubit） | cubitus | 1+1⁄2 | 0.444 m |
| 1 ステップ（step） | gradus | 2+1⁄2 | 0.74 m |
| 1 パッスス（pace） | passus | 5 | 1.48 m |
| 1 パーチ（perch） | pertica | 10 | 2.96 m |
| 1 アルパン（arpent） | actus | 120 | 35.5 m |
| 1 スタディオン（stadium） | stadium | 625 | 185 m |
| 1 マイル（mile） | milliarium | 5,000 | 1,480 m |
| 1 リーグ（league） | leuga | 7,500 | 2,220 m |
ナックル

ナックル (knuckle)
一覧

英語で指の関節のこと。
野球でピッチャーが投げる変化球、ナックルボールの略。
拳にはめて打撃を強化する武器、ナックルダスターの略。
艦艇で上甲板への波浪の打ち込みを防ぐため、船体側面の角度（フレアー）を下部を大角度とする構造。この構造により船体横方向に見られるラインを「ナックルライン」という。護衛艦ではやまぐも型護衛艦とたかつき型護衛艦で、前期艦がナックルなし、後期艦がナックルありの構造である。
自動車部品のうち、ステアリングナックル（英語版）の略称。ハブと一体で車軸を保持しつつ、ステアリング機構によって首を振り車輪の向きを変える。
MEN'S KNUCKLE（メンズナックル）- ミリオン出版が発行する男性ファッション雑誌。
実話ナックルズ - 大洋図書が発行する雑誌。かつてはミリオン出版が発行していた。
チャタヌーガ・ルックアウツ

| --- | --- |
チャタヌーガ・ルックアウツ  Chattanooga Lookouts  テネシー州チャタヌーガ
創設: 1885年
所属リーグ
 Double-A (1885 - ) 
所属リーグ
 サザンリーグ (2022 - ) 北地区  サザン・アソシエーション (1910 - 1965)
所属メジャーリーグ
 シンシナティ・レッズ (2019 - )  ミネソタ・ツインズ (2015 - 2018)  ロサンゼルス・ドジャース (2009 - 2014)  シンシナティ・レッズ (1987 - 2008)  シアトル・マリナーズ (1983 - 1986)  クリーブランド・インディアンス (1978 - 1982)  オークランド・アスレチックス (1976 - 1977)  フィラデルフィア・フィリーズ (1960 - 1961, 1963 - 1965)  ワシントン・セネターズ (1932 - 1959)

歴代チーム名
 チャタヌーガ・ルックアウツ (1885 - ) 
歴代本拠地
 AT&Tフィールド（英語版） (2000 - ) 収容人員: 6,362人 エンゲル・スタジアム（英語版） (1930 - 1999)  クラントン・ボウル（英語版） (1943)
獲得マイナーリーグタイトル

リーグ優勝: 1932年、1939年、1952年、1961年、1988年
地区優勝: 1988年、1992年、2014年、2015年、2017年
オーナー: フランク・バーク、ダニエル・バーク、チャールズ・エシュバック
GM: リッチ・モジンゴ
監督: 
チャタヌーガ・ルックアウツ（Chattanooga Lookouts）は、アメリカ合衆国テネシー州チャタヌーガに本拠地をおくマイナーリーグの野球チーム。
MLBのシンシナティ・レッズ傘下AA級チームで、サザンリーグに所属している。本拠地球場はAT&Tフィールド（英語版）。チーム名はテネシー州南部にあるルックアウト山（英語版）にちなむ。
歴史

1931年4月2日、エキシビジョン試合でニューヨーク・ヤンキースと対戦。当時17歳の女子野球選手ジャッキー・ミッチェル（英語版）がルックアウツの先発投手として登板し、ベーブ・ルースとルー・ゲーリッグから三振を奪ったことで有名になった。
近年は1987年から2008年まではシンシナティ・レッズ傘下、2009年から2014年まではロサンゼルス・ドジャース傘下となっていた。
2003年から所属し、同年の11月に強盗殺人事件に遭遇して命を落としたダーネル・ステンソンを偲び、背番号「26」が翌2004年から永久欠番に指定されている。尚、当時はシンシナティ傘下だったが、他チームの傘下になっても永久欠番は継続された。
2014年9月17日にミネソタ・ツインズと4年契約を結んだ。
2019年シーズンからは再びレッズが提携球団となる。
過去の主な所属選手

ジム・カート
マーク・ブダスカ
マット・キーオ
ドウェイン・マーフィー
ケリー・グルーバー
エドガー・マルティネス
トレバー・ホフマン
ダン・ウィルソン
アダム・ハイズデュ
クリストファー・ニコースキー
マイカ・フランクリン
チャド・フォックス
ディオン・サンダース
ピート・ローズ・ジュニア
ポーキー・リース
アーロン・ブーン
スコット・ウィリアムソン
アダム・ダン
オースティン・カーンズ
ホセ・リーホ
ベン・ブルサード
ウィリー・モー・ペーニャ
ペドロ・フェリシアーノ
クリス・デノーフィア
エドウィン・エンカーナシオン
デビッド・ロス
ホーマー・ベイリー
ジョーイ・ボット
ライアン・ハニガン
ジェイ・ブルース
ジョニー・クエト
アダム・ロサレス
ドリュー・スタッブス
ジャスティン・ターナー
エリアン・エレラ
ディー・ゴードン
スコット・バンスライク
ネイサン・イオバルディ
ヤシエル・プイグ
ミゲル・ロハス
ジョク・ピーダーソン
スコット・シェブラー
コーリー・シーガー
ロス・ストリップリング
ジャレル・コットン
ミゲル・サノ
トレバー・ヒルデンバーガー
ニコ・グッドラム
バイロン・バクストン
マックス・ケプラー
ダニエル・パルカ
日本の過去の清算を求める国際連帯協議会

日本の過去清算を求める国際連帯協議会（にほんのかこせいさんをもとめるこくさいれんたいきょうぎかい）は、中国・韓国・北朝鮮が、2002年5月に日本の侵略戦争と植民地支配の清算を求めるために結成した組織。各国の連携の下で同様の集会を平壌・東京で連続して開催することや、「過去清算」を求める国際的な署名活動を展開することなどが参加各国関係者と合意されている。さらに、日本の政界・財界・マスコミ関係者や親朝団体関係者らを北朝鮮に招請し、「過去清算」及び早期国交正常化の重要性をアピールすることなども確認されている。
活動

2003年9月18日（開催地・中国）
2004年5月21日（開催地・韓国） 日本の謝罪が明記されていない日韓基本条約の改定などが提案された。日本からは土屋公献・吉田好一・西野瑠美子らが参加。
2009年3月28日（開催地・中国） 日本の国会で日本軍「慰安婦」関連法を成立させる運動を展開すること、日本の国連安全保障理事会常任理事国進出を阻止することなどを確認した。
代表

日本：土屋公献  （元日本弁護士連合会会長）
韓国：徐仲錫 （日本の教科書を正す運動本部共同代表・成均館大学教授）
中国：王偉民 （南京大虐殺紀念館副館長）
ナリッサラーヌワッティウォン

| ジットジャラン จิตรเจริญ |
| --- | --- |
 ナリッサラーヌワッティウォン公
 

出生:   (1863-04-28) 1863年4月28日  シャム バンコク
死去:   (1947-03-10) 1947年3月10日（83歳没）  タイ バンコク
配偶者:  MRピルーム・シリウォン
 :  マーライ・セワターム
 :  MRトー・ゴンロット
子女:  MCピルームジット・ジッタポン MCアイ・ジッタポン MCジャランジャイ・ジッタポン MCサーム・ジッタポン MCプラロムジット・ジッタポン MCドゥアンジット・ジッタポン MCヤージャイ・ジッタポン MCパラウロット・ジッタポン MCコーンニカー・ジッタポン
父親:  ラーマ4世
母親:  パンナライ
テンプレートを表示
| 称号：王子  |
| --- | --- |
 
敬称:  殿下 His Royal Highness the Prince สมเด็จพระเจ้าบรมวงศ์เธอ เจ้าฟ้า
ナリッサラーヌワッティウォン王子（チャオファー位、1863年 - 1947年）はタイ君主・ラーマ4世（モンクット）の子息。ナリット王子、ナリス王子とも。土木関係の専門家であり、タイの様式と西洋の様式を交合した数々の名建築を生んだ。また、文化・芸術の保護育成に努めたこともあって、（タイの）芸術の父とも称される。チトラポン家の始祖でもある。以下、ナリットと表記する。
伝記

モノグラム
幼少期に、ダムロン王子と共に英語、クメール語、パーリ語等の言語や、文化・芸術を学ぶ。1888年からは英領・ペナン、シンガポール、ビルマ（現ミャンマー）などへ留学し軍事および土木技術を学んだ。帰国の後は建設省土木局局長に就任。この後、バンコク - ナコーンラーチャシーマー間およびウォンウィエンヤイ（バンコク都内） - ペッチャブリー間の鉄道を整備した。中華街であり、1980年代までバンコクの経済の中心として機能してきたヤオワラート通りもこのころのナリットによる建設である。同時期、これらの交通の整備の他、電信・通信の整備も行っており、ナリットはタイの近代化政策、いわゆるチャクリー改革においてインフラ整備を行った人物であった。
その後、ナリットの行政能力は異母兄弟であるラーマ5世（チュラーロンコーン）の評価を受け、大蔵大臣に任命された。後に国防大臣に任命された。国防省においてナリットは1899年に参謀本部を設置し参謀部長となった。1905年、今度は宮内大臣に就任し、宮内の風紀を取り締まった。1909年の辞任の後は枢密院顧問、摂政、タイ学士院総裁などを歴任した。
この様な行政官としての性格とは裏腹に、ナリットは考古学や芸術分野等に置いて非常に多くの知識を有しており、当時に置いては第一級の文化人と見なされていた。その文化活動は、前述の文化・芸術の保護育成だけでなく、作詩やラコーンの台本などの執筆業から作曲・演奏の音楽、土木技術の知識を生かした建築まで多岐に渡った。中でも音楽分野ではカメーン・サイヨークの作曲、建築分野ではワット・ベンチャマボピットの設計などがナリットによる傑作として有名である。
ナチョ・メンデス

ナチョ・メンデス（Nacho Méndez）ことイグナシオ・メンデス＝ナビア・フェルナンデス（	Ignacio Méndez-Navia Fernández、1998年3月30日 - ）は、スペイン・ルアンコ出身のサッカー選手。スポルティング・デ・ヒホン所属。ポジションはMF。
クラブ経歴

2010年にスポルティング・デ・ヒホンの下部組織に加入し、2017-18シーズンにBチームへと昇格した。
2017年4月26日、クラブとの契約を2019年まで延長すると、シーズンが開幕した8月27日、CDルーゴとのリーグ戦にてトップチームデビューを果たした。12月には契約をさらに2021年まで延長し、同時にトップチーム登録になった。
操作変数法

操作変数法のイメージ
操作変数法（そうさへんすうほう、英: method of instrumental variables, IV）とは、統計学、計量経済学、疫学、また関連分野において、統制された実験が出来ない時、もしくは処置がランダムに割り当てられない時に、因果関係を推定するための方法である。直感的に言えば、操作変数は説明変数と被説明変数の間の相関が二変数間の因果関係をもっともらしく反映していない時に用いられる。妥当な操作変数は説明変数に影響を与えるが被説明変数に独立的な影響を持たず、研究者が被説明変数に対する説明変数の因果効果を明らかにすることを可能とする。
操作変数法は説明変数（共変数）が回帰モデルにおける誤差項と相関している時に一致推定（英語版）することを可能とする。このような相関は、被説明変数の変化が共変数の少なくとも一つの値を変化させる時（"逆"の因果）、説明変数と被説明変数の双方に影響を与える除外変数が存在する時、共変数に測定誤差がある時（error-in-variables models）に起こるだろう。回帰の文脈において一つないしは複数の問題を持つ説明変数は時折、内生性として言及される。この状況下では、最小二乗法はバイアスを持ち一致性を持たない推定量を生み出す。しかし、もし操作変数が利用可能ならば、一致推定量を得ることができる。操作変数とはそれ自身は説明すべき方程式には依存していないが、内生的な説明変数とほかの共変数の値による条件の下で相関している変数のことである。線形モデルにおいては操作変数法を用いるために二つの必要な仮定がある。
操作変数は他の共変数で条件付けた時に、内生的な説明変数と相関しなくてはならない。もしこの相関が統計的に有意なほど高ければ、その操作変数は強い第一段階（英: strong first stage）を持つと言う。相関が弱いとパラメータの推定値と標準誤差について間違った推論を導きかねない。
操作変数は説明方程式の誤差項と他の共変数で条件付けた時に相関してはならない。言い換えると、操作変数は元の予測変数と同じ問題に直面することがない。もしこの条件が満たされているならば、その操作変数は除外制約（英: exclusion restriction）を満たすと言う。
導入

操作変数法の概念はフィリップ・ライト（英: Philip G. Wright）と共著者で息子のシューアル・ライトにより、1928年に出版された著書The Tariff on Animal and Vegetable Oilsにおいて同時方程式（英語版）の文脈で導出された。1945年、Olav Reiersøl は彼の学位論文において、errors-in-variables modelsの文脈で同じ手法を用い、その手法に名前を与えた。
操作変数法の背後にあるアイデアは広いモデルのクラスに拡張できるが、操作変数法についての非常に一般的な文脈は線形回帰にある。伝統的に、操作変数は  Z で定義され、操作変数と相関を持つ独立変数は  X 、操作変数と無相関な誤差項は  U として定義され、以下のような方程式を満たす。
ここで  X は通常、1のみからなる列と他の共変数からなる追加的な列を持つ行列である。この場合において操作変数が解くことのできる問題について考えよう。すると、操作変数法がいかにして問題を解くかを示すことができる。最小二乗法(OLS)が、 cov(X,U)=0 の下で  \beta  について問題を解くことを思い出そう（これは簡単である。誤差の二乗和を最小化する時、 min(Y-\beta X)^{2}、一階条件はまさしく  X'(Y-\beta X)=X'U=0 である）。もし、上でリストアップした理由の一つのために、本当のモデルでは  cov(X,U)\neq 0 であるとしたら、例えばもし  X と  Y の両方に別々に影響を与える除外変数が存在するならば、OLSの手続きは、 Y に対する  X の因果的な効果を生み出さないだろう。OLSはただ単純に  X と相関しないように結果的になる誤差を生み出すパラメータを取り出すであろう。
一変数の場合を用いるとより明確になる。一変数と定数についての回帰を考えているとしよう（ひょっとしたら他の共変数は必要ないかもしれない、またひょっとしたらすでに他の関連する共変数を統制（英語版）しているかもしれない）。
この場合、興味のある説明変数に対する係数は  \beta ={\frac {cov(x,y)}{var(x)}} として与えられる。 y について代入すると以下のようになる。
もし想定しているモデル上において  cov(x,u)\neq 0 ならば、OLSは興味のある因果効果を反映していない係数を推定する。操作変数法は、 x が  u と無相関か否かというより、他の変数  z が  u と無相関か否かに基づいてパラメータ  {\vec {\beta }} を識別するので問題を解決することが可能になる。もし理論上  z が  x と関係し（第一段階）、 u と無相関（除外制約）ならば、操作変数法は最小二乗法が失敗した興味のある因果パラメータを識別するだろう。線形の場合には操作変数推定量を使い導出する複数の特定の方法が存在するので、さらなる議論は推定の節で行う。
もちろん、操作変数法はより広い非線形モデルのクラスにも適用されてきた。操作変数の一般的な定義は、反事実的かつグラフィカルな形式論を用いることで、ジューディア・パールによって与えられた。グラフィカルな操作変数の定義は Z が次の条件を満たすことで与えられる。
ここで  \perp \!\!\!\perp  はベイジアン・ネットワークにおけるd分離（英語版） であり、 G_{\overline {X}} は  X に入る矢印がすべてカットオフされるようなベイジアン・ネットワークにおけるグラフである。
操作変数の反事実的（英: counterfactual）な定義は操作変数 Z が以下を満たすことである。
ここで  Y_{x} は  X が  x であった時の  Y の取りうる値であり、  \perp \!\!\!\perp  は独立を表している。
もし追加的な共変数  W があるのならば、 W で条件付けた下での操作変数  Z として定義が変更される。
パールの定義のエッセンスは
興味のある方程式は"構造的"なものであり、単なる"回帰"ではない。
誤差項  U は  X が定数である時に  Y に影響を与えるすべての外生的要因を表している。
操作変数  Z は  U と独立でなければならない。
操作変数  Z は  X が定数ならば、 Y に影響を与えてはならない。（除外制約）
操作変数  Z は  X と独立ではない。
ということである。
これらの条件は方程式の特定の関数形に依存しておらず、ゆえに非線形方程式、つまり誤差項  U が非加法的である場合にも適用できる。これらの条件はまた複数の方程式からなるシステムにも適用でき、そこでは  X（と他の要因）がいくつかの中間的な変数を通して  Y に影響を与える。操作変数は  X の原因である必要はない。そのような原因の代理変数は、条件1から5を満たすならば、操作変数としてまた使えるだろう。また、除外制約（条件4）は条件2と3から導けるので省略できる。
例

カジュアルな言い方では、ある変数  X が他の変数  Y に与える因果効果を推定しようとする時、操作変数は  X における効果のみを通して  Y に影響を与える変数  Z のことである。例えば、研究者は喫煙の一般的な健康における因果効果を推定したいとしよう。健康と喫煙の相関は、他の変数が健康と喫煙の両方に影響を与えた、もしくは健康状態が喫煙に影響を与えたと考えることもできるので、喫煙が健康を悪化させる原因であるということは意味しない。一般の母集団において喫煙状態を制御した実験を行うのはとても難しく費用がかかる。研究者は、因果分析における喫煙の操作変数としてタバコ製品の税率の時系列を用いて観測データから健康における喫煙の因果効果を推定しようとするだろう。研究者はタバコ製品についての税率は喫煙に与える効果のみを通して健康に影響を与えると仮定するので、タバコ製品についての税率は操作変数としては合理的な選択である。もし研究者がタバコ税と健康状態が相関しているのを発見できたならば、それは喫煙が健康状態の変化の原因であるという証拠と見なしうる。
ヨシュア・アングリストとアラン・クルーガーは操作変数法の使用と歴史についてのサーベイを行っている。
適切な操作変数の選択

U は観測できないので、 Z が  U から独立であるという仮定が満たされるかどうかはデータからは導かれず、かわりにモデルの構造、つまりデータの生成過程を決定しなくてはならない。因果のグラフはこの構造を表現していて、上で与えられているグラフの定義は変数  Z が共変数  W が与えられた下で操作変数として機能するかどうかを手早く決めるために用いることが出来る。この点を見るために、以下の例を考えよう。
ランダムに学生が寮に割り当てられるような大学において、大学のチュータープログラム（Tutoring Program）がGPAに与える影響を推定したいとしよう。チュータープログラムへの出席とGPAの間の関係は数多くの要因によって混同される。チュータープログラムに出席した学生は自分の成績に注意を払うかもしれないし、努力をするかもしれない（この混同は図.1-3における右側のチュータープログラムとGPAの間の双方向に伸びる弧を通して描写される）。学生が寮にランダムに割り当てられたとして、チュータープログラムが行われる場所からの学生の寮の近さは操作変数の自然な候補になる。
しかしながら、チュータープログラムが大学の図書館で行われたらどうなるだろうか。チュータープログラムが行われる場所と寮の近さは学生がより図書館で時間を費やそうとする原因になりうるだろうし、今度はそれがGPAを改善するだろう（図1を参照）。図2において描写されている因果グラフを用いると、チュータープログラムの行われる場所の近さは、グラフ  G_{\overline {X}} において「場所の近さ（Proximity）  \rightarrow  図書館の使用時間（Library Hours）  \rightarrow  GPA」という経路を通してGPAと繋がっているため、操作変数としてはふさわしくない。しかしながら、共変数として図書館の使用時間を加えてコントロールすれば、 G_{\overline {X}} において図書館の使用時間が与えられた下で場所の近さはGPAから分離されるため、場所の近さは操作変数になる。
今、図3のように学生"そのものが持つ能力"（Ability）が学生のGPAと同じくらい学生の図書館にいる時間に影響を与えるとしよう。因果グラフを用いれば、図書館の使用時間はコライダーとなり、図書館で条件付けることは「場所の近さ（Proximity）  \rightarrow  図書館の使用時間（Library Hours）  \leftrightarrow  GPA」という経路を作るだろう。結果として、場所の近さは操作変数として用いることは出来ない。
最後に、図4で示されているように、図書館で勉強しない学生は単に他の場所で勉強するので、図書館の使用時間はGPAに何の影響も与えないとしよう。この場合、図書館の使用時間を制御することは場所の近さからGPAまでの信用できない経路を開く。しかしながら、図書館の使用時間をコントロールせず、共変数から除外すると、場所の近さは操作変数として用いることが出来る。
推定

今またここで操作変数法の詳細を考えよう。以下のような形でデータが生成されるとする。
ここで
i は観測値の添え字、
y_{i} は被説明変数、
X_{i} は説明変数と定数のベクトル、
e_{i} は  X_{i} とは異なる  y_{i} に影響を与えるすべての要因を表す観測できない誤差項、
\beta  は観測できないスカラー値のパラメータ、
上付きの添え字  ' は行列ないしはベクトルの転置、
とする。
パラメータ  \beta  は  X_{i} の各要素が一単位動き、他の  y_{i} に変動を与えるすべての要因が一定である時に  y_{i} が受ける因果効果を表している。計量経済学的な目的は  \beta  を推定することである。単純化のために、 e は互いに無相関で、同じ分散である分布から生成されるものとする。つまり誤差項は自己相関がなく分散均一である。
また同じ形の回帰モデルも導出できるとする。観測値のランダムなサンプルのサイズを  T とすると、最小二乗法による推定量は以下のようになる。
ここで  X はそれぞれの  X_{i}' を並べた  T 行の行列、 y と  e は長さ  T の列ベクトルを表している。この方程式は導入節における  cov(X,y) についての方程式と類似している（ここでの方程式は行列バージョンである）。 X と  e が無相関であるとき、ある正則条件の下で第2項を  X で条件付けた期待値は0となり、さらに極限において0に収束する。よってこの推定量は不偏かつ一致推定量である。 X と  e に含まれる測定されない因果変数が相関すると、しかしながら、最小二乗法による推定量は一般的に  \beta  についてバイアスを持ち、一致性もない。この場合、 X の値が与えられた場合の  y の値を予測するための推定量としては妥当であるが、 X の  y に対する因果効果はこの推定量では分からない。
パラメータ  \beta  を正しく推定するために、それぞれの内生的な  X と強く相関するが、 y とは相関しない（言い換えれば、 e とは相関しない）変数  Z を導入する。簡単化のために、 X は 定数と内生変数の列からなる  T 行2列の行列であるとし、 Z は 定数と操作変数の列からなる  T 行2列の行列であるとする。しかしながら、この方法は  X が定数と、例えば、5つの内生変数からなる行列であり、 Z が定数と5つの操作変数からなる場合といった時にも拡張できる。以下の議論においては  X は  T 行  K 列の行列であり、 K は未定のままであると仮定する。 X と  Z が共に  T 行  K 列の行列である時の推定量は適切に識別されている（英語版）と言われる。
それぞれの内生的要素  x_{i} と操作変数の間の関係が以下のように与えられると仮定する。
最も一般的な操作変数による特定化は以下の推定量を用いる。
この特定化は、真のモデルにおいて  Z'e=0 が満たされる限り、サンプルサイズが大きくなれば真のパラメータへと近づいていく。
データを生成する過程において  Z'e=0 が満たされる限り、操作変数推定量の適切な使用により、パラメータ  \beta  が識別される。操作変数法は  Z'e=0 を満たす一意なパラメータについて解くので、これは機能し、そしてゆえにサンプルサイズが大きくなるにつれ真のパラメータに近づいていく。
今、拡張を行う。興味のある方程式における共変数の数より操作変数の数の方が大きいとする。つまり  Z は  T 行  M 列行列で  M>K であるとする。これはしばしば過剰識別のケースと呼ばれる。この場合、一般化モーメント法(GMM)を用いることができる。GMM推定量は以下のようになる。
ここで  P_{Z} は射影行列であり、 P_{Z}=Z(Z'Z)^{-1}Z' を満たす。
この表現は、操作変数の数と興味のある方程式における共変数の数が一致する時に、最初の表現にまとめることができる。過剰識別の操作変数法はそれゆえに、適切に識別された場合の操作変数法の一般化の一つである。
適切に識別されているときに、β が β にまとめられることの証明
{\widehat {\beta }}_{\mathrm {GMM} } を以下のように展開する。
適切に識別されている時、操作変数の数と共変数の数は同じである。つまり  X の次元と  Z の次元は同じである。ゆえに、 X'Z,Z'Z と  Z'X は同じ次元の正方行列である。任意の  n 行  n 列の行列  A と  B について  (AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1} であるという事実（逆行列を参照のこと。）を用いて、（ {\widehat {\beta }}_{\mathrm {GMM} } の中の）逆行列を展開すると、
となり、 {\widehat {\beta }}_{\mathrm {GMM} } と  {\widehat {\beta }}_{\mathrm {IV} } が（適切に識別されている時に）一致することが分かる。参照文献として Davidson and Mackinnnon (1993) を挙げておく。
ここで、 m<k の場合について同値な過小識別（英語版）推定量が存在する。パラメータは線形方程式のシステムの解であるので、方程式  Z'v=0 を用いた過小識別モデルは一意解を持たない。
二段階最小二乗法としての解釈

操作変数法による推定量を計算するために使用できる計算方法の一つが二段階最小二乗法（英: two-stage least-squares, 2SLS, TSLS）である。第一段階において、興味のある方程式において内生性を持つすべての説明変数を、方程式における外生的な共変数と除外されている操作変数を含んだ全てのモデルにおける外生的な変数で回帰する。そしてこの回帰における予測値が得られる。
第一段階：  X のすべての列を  Z で回帰する。（ X=Z\delta +{\text{errors}}）
そして予測値を保存する。
第二段階では、内生変数をすべて第一段階での予測値に置き換える以外は、興味のある回帰は通常通り推定される。
第二段階：  Y を第一段階における予測値で回帰する。
ここから以下が得られる。
証明： 二段階最小二乗法推定量の計算
通常の最小二乗法推定量は  ({\widehat {X}}'{\widehat {X}})^{-1}{\widehat {X}}'Y である。 {\widehat {X}}=P_{Z}X と置き換え、 P_{Z} は対称なべき等行列とする。つまり、 P_{Z}'P_{Z}=P_{Z}P_{Z}=P_{Z} である。すると
となる。
\beta  の結果的な推定量は上で示した表現と数値的に一致する。 \beta  の共分散行列を正しく計算するためには、第二段階のモデルにおける残差二乗和について微修正が必要である。
ノンパラメトリック分析

構造方程式の形式が未知の時、操作変数  Z は以下の方程式を通して依然として定義可能である。
ここで  f と  g は2つの任意な関数で  Z は  U からは独立である。線形モデルと異なり、 Z,X と  Y の測定は  X の  Y に対する平均因果効果（英: average causal effect, ACE）の識別を可能としない。
Balke and Pearl (1997) はACEの狭い境界を導出し、その境界はACEの符号と大きさについて価値ある情報を提供しうることを示した。
線形分析では、 Z が  (X,Y) の操作変数であるという仮定が正しいかどうか調べる検定はない。ただし  X が離散変数ならばそうではない。Pearl (2000) は全ての  f と  g について、 Z が上に上げた二つの方程式を満たすときはいつでも、以下の制約（"操作不等式"、英: instrumental inequality）を満たさなくてはいけないことを示した。
操作変数推定量の解釈において

上での例は興味のある因果効果は観測値の間で不変であることを仮定している、つまり、 \beta  が定数であるということを仮定している。一般的に、主体が異なれば、"処置"  x の変化に対する反応も異なる。この可能性を考慮に入れると、 x の  y における変化の母集団における平均的な効果は与えられた部分母集団における平均的な効果とは異なるだろう。例えば、職業訓練プログラムの平均効果は、訓練を実際に受講した人々からなるグループと受講しなかった人々からなるグループとで実質的に異なるだろう。これらの理由により、操作変数法は、行動的な反応に対する暗黙的な仮定、もしくはより一般的に処置への反応と処置を受けるかどうかの傾向の間の相関についての仮定を課している。
標準的な操作変数推定量は平均処置効果（英: average treatment effect, ATE）というよりは局所平均処置効果（英: local average treatment effect, LATE）を取り出すことができる。Imbens and Angrist (1994) は線形な操作変数推定量は弱い条件の下で局所平均処置効果の加重平均と見なせることを示した。ここでその加重は操作変数の変化に対する内生的な説明変数の弾力性に依存している。端的に言えば、観測された操作変数の変化に反応した部分母集団についてのみ変数の効果は表れ、操作変数の変化に最も反応した部分母集団が操作変数の大きさや程度に最も大きな影響を持つだろうということを意味している。
例えば、研究者がランドグラント大学の存在を所得の回帰における大学教育の操作変数として使う時、研究者は大学が存在していれば学位を取るが、存在していなければ学位を取らなかった部分母集団における大学の所得に対する影響を識別する。この実証研究では、追加的な仮定なしには、大学があろうとなかろうと学位を取る、もしくは取らない人々における大学の効果について研究者は何も言えない。
潜在的な問題

操作変数が興味のある方程式の誤差項と相関していると、操作変数推定量は一般的には一致推定量ではない。Bound, Jaeger, and Baker (1995) が記すように、"弱"操作変数の選択によりまた別の問題が起こる。弱操作変数とは、第一段階の方程式において内生的な説明変数の予測値としては不十分であるような操作変数のことである。この場合、弱操作変数による内生変数の予測は不十分で、予測値はほとんど変動しない。結果として第二段階の方程式において内生変数を置き換えるために弱操作変数を使ったとき、最終的な値を予測することが難しくなる。
上で議論した喫煙と健康の例における文脈では、喫煙状態がタバコ税の変動にほとんど反応しないのであれば、タバコ税は喫煙についての弱操作変数となる。もし高い税率によって人々がタバコをやめる（もしくは喫煙を始めない）ことがないのであれば、タバコ税の変動は健康に対する喫煙の影響について何も情報を持たない。もしタバコ税が喫煙に与える影響というより他の経路を通して健康に影響を与えるのであれば、タバコ税は操作変数としては不適格であるし、操作変数法は間違った結果を生みかねない。例えば、相対的に健康志向な人々がいる時と場所においては、高い税率のタバコ税の実施と、たとえタバコ税が低率のままであったとしても健康であろうする行動の両方がなされるだろう。そして、仮にもし喫煙が健康に何の影響も与えないとしても、健康とタバコ税の間に相関が見られるだろう。この場合、タバコ税と健康の間に観測された相関から健康に対するタバコの因果効果を推測するのは過ちであろう。
標本性質と仮説検定

共変数が外生的である時、最小二乗推定量の小標本における性質は、 X で条件づけた推定量のモーメントを計算するという標準的な方法で得ることができる。共変数のいくつかが内生的で操作変数法を用いている時、推定量のモーメントによる単純な表現は得られなくなる。一般的に操作変数推定量は漸近的に望ましい性質のみを持ち、有限標本における性質は明らかではなく、推量も推定量の標本分布に漸近的に近似することをベースにしている。操作変数が興味のある方程式の誤差項と無相関で、かつ弱操作変数でないとしても、操作変数推定量の有限標本における性質は大したものは得られない。例えば、適切に識別されたモデルからはモーメントを持たない有限標本推定量が得られ、ゆえにこの推定量のバイアスについて言えることは何もないし、検定統計量の名目値も実質的に歪み、推定量は一般的にパラメータの真の値から離れたものになる。
操作変数の強さの検定と過剰識別制約

内生的な共変数と操作変数は両方とも観測可能なので、操作変数の強さは直接的に評価できる。内生的な説明変数が一つの場合によく使われる経験的な方法の一つが以下のようなものである。第一段階の回帰において除外されている操作変数が無関係であるという帰無仮説の下でのF検定統計量が10以上かどうかで判別する。
操作変数が興味のある方程式の誤差項と相関していないという仮説は、適切に識別されたモデルでは検定不可能である。もしモデルが過剰識別ならば、この仮説を検定するために用いることのできる利用可能な情報がある。これらの過剰識別制約の最も一般的な検定で、サーガン-ハンセン検定（英語版）と呼ばれるものは、もし操作変数が本当に外生的ならば、回帰残差は外生変数とは無相関だろうという観察に基づいている。サーガン-ハンセン検定統計量は回帰残差を外生的な変数に対し最小二乗法で回帰した際の  TR^{2}（決定係数に観測値の数を掛けたもの）として計算できる。この検定統計量（の分布）は誤差項は操作変数と無相関であるという帰無仮説の下で自由度  m-k のカイ二乗分布に漸近的に収束する。