stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ヴィクラント (空母・2代)
比較表

|  |  |  ヴィクラント |  ヴィクラマーディティヤ |  シャルル・ド・ゴール |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 船体 | 満載排水量 | 40,862 t | 45,500 t | 43,182 t |
| 船体 | 全長 | 262.5 m | 284 m | 261.5 m |
| 船体 | 船体幅 / 最大幅 | 32.5 m / 60.84 m | 不明 / 60 m | 31.5 m / 64.36 m |
| 機関 | 方式 | ギアード・タービン | ギアード・タービン | ギアード・タービン |
| 機関 | 主機 | COGAG | ボイラー+蒸気タービン | 原子炉+蒸気タービン |
| 機関 | 出力 | 120,000 hp | 180,000 hp | 83,000 hp |
| 機関 | 速力 | 28 kt | 30 kt | 27 kt |
| 兵装 | 砲熕 | AK-630 CIWS×4基 | AK-630 CIWS×4基 | 20mm単装機関砲×8基 |
| 兵装 | ミサイル | バラク-8 VLS×32セル | バラク-8 VLS×48セル | アスター15 VLS×32セル |
| 兵装 | ミサイル | バラク-8 VLS×32セル | バラク-8 VLS×48セル | SADRAL 6連装発射機×2基 |
| 航空運用機能 | 発着方式 | STOBAR | STOBAR | CATOBAR |
| 航空運用機能 | 発艦装置 | スキージャンプ | スキージャンプ | 蒸気式カタパルト×2基 |
| 航空運用機能 | JBD | ― | ― | 2基 |
| 航空運用機能 | 着艦帯 | アングルド・デッキ配置 | アングルド・デッキ配置 | アングルド・デッキ配置 |
| 航空運用機能 | 制動索 | 3索 | 3索 | 3索 |
| 航空運用機能 | エレベーター | 2基 | 2基 | 2基 |
| 航空運用機能 | 搭載機数 | 40機前後 | 30機前後 | 最大40機 |
プログラム内蔵方式

プログラム内蔵方式（プログラムないぞうほうしき）、ストアドプログラム方式は、主記憶に置かれたプログラムを実行する、という、コンピュータ・アーキテクチャの方式の一つである。
プログラム内蔵方式のうちENIACプロジェクトで考案されたものは、プロジェクトに加わっていた有名な数学者フォン・ノイマンの名を冠してノイマン型アーキテクチャともいう。
経緯

エッカートとモークリーの率いるENIACプロジェクトで、プログラムの変更をする際に生じていた結線の手間を減らすために考案されたという説が有力である。
初期の計算機において、プログラム内蔵でプログラムは全てROMに置いた、というものはないため、ノイマン型で実現されるプログラムが書き換え可能という性質を含めて指すこともある。
しかし、プログラム内蔵方式か否かについては、今日一般に、プログラムを置く記憶装置が書き換え可能か否かは問わず、またいわゆるハーバード・アーキテクチャも普通プログラム内蔵方式とすることが多い。一方、プログラムを内蔵している、と見えるものの一種であるが、記憶装置に置かれた命令ではなく、ワイヤードロジックでプログラミングをしているものは普通プログラム内蔵方式としない。
プログラムを置く直接の記憶装置が、CPUが普通に読む(読み書きする)電子的(ないし電気的)な主記憶か、そうでない補助記憶か、という点は、今日そのようなデザインはまずないが、この分類では重視する。次のような歴史的理由による。
歴史的には、初期のプログラム駆動型の計算機には、主記憶（ROM含む）はデータの置き場としてのみ使い、プログラムは全てパンチカードや鑽孔テープのような補助記憶で与えられ、それを直接読み込みながら実行する、というものがあった。当然ながらジャンプが極端に制限されるなどプログラミング的に非常に制限され、プログラムの実行速度が読み込み装置の速度に制限されるため、すぐに古いデザインとみなされるようになった。そのような設計を、プログラム内蔵方式でない、とする分類であった。電子式でない、リレーを使ったコンピュータなど、機器自体の動作が紙テープリーダと比してたいして速くなく、素子のコストが記憶装置として使うには高い機械では、テープを直接実行するものが多かった。リレー式コンピュータの例としては、日本で建造されたものにFACOM 128やETL MarkIとIIがある。
脚注・文献

[脚注の使い方]
1 2   馬場敬信『コンピュータアーキテクチャ 改定4版』、オーム社、平成28年11月15日 改定4版 第1刷 発行、13ページ
↑  高橋秀俊『電子計算機の誕生』 p. 31 から引用「リレー計算機でこの方式を採用したものはない」
↑  https://museum.ipsj.or.jp/computer/dawn/0009.html
出川雄二郎

出川 雄二郎（でがわ ゆうじろう、1909年（明治42年）5月31日 - 1997年（平成9年）4月24日）は、昭和から平成時代の日本の計算機科学者、通信技術者。
経歴・人物

1933年（昭和8年）東京工業大学電気工学科を卒業後、同大学助手を経て、1934年（昭和9年）日本電気（NEC）に入社し、通信技術の研究開発に従事する。多重通信における非直線ひずみの研究や二重平衡変調器の発明などに尽力し、これら研究により1943年（昭和18年）東京工業大学より工学博士の学位を授与される。ほか、同軸ケーブルによる広帯域通信技術の研究なども行った。1957年（昭和32年）日本電気にてコンピュータの製品化・事業化を目指し新組織を編成。電気試験所が開発したETL Mark Iの技術を応用し、翌年の1958年（昭和33年）9月、NEAC-2201を完成させ、翌年の1959年（昭和34年）には本格的なEDPシステムとしてNEAC-2203を製品化し市場に送り出した。さらに1962年（昭和37年）ハネウェルとの技術提携を推進し事業の拡大を図り、1966年（昭和41年）全IC化大型コンピュータNEAC 2200/500を完成させた。その後、1965年（昭和40年）日本電気常務取締役、1970年（昭和45年）専務取締役を歴任し、1974年（昭和49年）日電東芝情報システムを設立し社長に就任。日本電気、東芝両社の共同によるACOS 77シリーズの開発を推進する。ほか、情報処理学会理事・会長などを歴任、1975年（昭和50年）電子通信学会名誉会員、1976年（昭和51年）情報処理学会名誉会員となった。1959年（昭和34年）紫綬褒章、1978年（昭和53年）藍綬褒章、1979年（昭和54年）勲三等瑞宝章受章。
エキスポシャトル

| エキスポシャトル |
| --- | --- |
 万博八草駅（現在の八草駅）に到着した エキスポシャトル
概要
国:   日本
種類:  快速列車 普通列車
現況:  運行終了
地域:  愛知県
運行開始:  2005年3月1日
運行終了:  2005年9月30日
運営者:  東海旅客鉄道（JR東海） 愛知環状鉄道
路線
起点:  名古屋駅
終点:  万博八草駅
使用路線:  JR東海：中央本線 愛知環状鉄道：愛知環状鉄道線
車内サービス
クラス:  普通車
座席:  自由席
技術
車両:  211系電車（神領車両区）
軌間:  1,067 mm
電化:  直流1,500V
備考
 廃止時点のデータ
テンプレートを表示
「エキスポシャトル 万博八草行き」の側面方向幕
「快速エキスポシャトル 万博八草行き」の側面方向幕
エキスポシャトル（英: Expo Shuttle）は、東海旅客鉄道（JR東海）、愛知環状鉄道が名古屋駅 - 万博八草駅（現在の八草駅）間を中央本線・愛知環状鉄道線経由で直通運転した普通・快速列車の愛称である。
運行概況

2005年に開催された愛知万博（愛・地球博）の会場アクセス列車として、同年3月1日から9月30日まで期間限定で設定された列車で、運行期間中はダイヤ上定期列車として運転されたほか、多客時には臨時列車が追加運行された。
定期列車は平日・休日ダイヤともに、概ね20分ヘッドの計40往復が運行された。編成は、3月23日までと9月26日以降は朝ラッシュ時の列車を除いて7両編成（朝ラッシュ時は10両編成）、3月24日から9月25日まで全列車10両編成で運行。定期列車は全列車神領車両区の211系5000番台で運行された。
ゴールデンウィーク中（4月29日 - 5月8日）、夏休みから万博終了までの期間（7月16日 - 9月25日）には臨時列車が運行され、こちらは113系電車10両編成で運行される列車もあった(後述)。
愛知万博瀬戸会場へは万博八草駅（現在の八草駅）が近く、長久手会場へは同駅からリニモに乗り換え万博会場駅（現在の愛・地球博記念公園駅）で降りるのが便利であった。そのため、JR東海では名古屋近郊区間や東海道新幹線沿線から愛知環状鉄道線経由でリニモ万博会場駅までの往復きっぷ（愛知万博往復きっぷ）を発売して、エキスポシャトルへの乗車促進を図っていた。
その後2005年日本国際博覧会協会も、地下鉄東山線・リニモ経由ではなくこちらをアクセスルートとして推奨するようになった。理由はリニモの輸送力が小さく、東山線も元々の利用者数が多い路線であった上に車両規格が小さく、大変な混雑が予想されていたためである。
万博終了後の2005年10月1日に行われたダイヤ改正以降も中央本線と愛知環状鉄道線の直通運転は実施されている。詳しくは「愛知環状鉄道線」を参照。
運行概況 > 停車駅

名古屋駅 - 金山駅 - 鶴舞駅 - 千種駅 - 大曽根駅 - （新守山駅） - （勝川駅） - （春日井駅） - （神領駅） - 高蔵寺駅 - 万博八草駅
（　）内は快速通過駅。
愛知環状鉄道線は一部単線のため、瀬戸市駅・瀬戸口駅・山口駅のいずれか（複数駅の場合もある）で運転停車する列車が多かった。
運行概況 > 使用車両

JR東海の神領車両区に所属する211系電車を使用していたが、臨時列車で113系電車が使用された例もあった。エキスポシャトルでの運用で車両不足が発生するため、静岡車両区の113系や大垣車両区の211系が神領車両区に貸し出され、静岡車両区の113系は臨時エキスポシャトルにも使用されていた。このほか、2005年3月24日に行われた万博開会式では、団体専用列車として特急「しなの」用の車両である383系も入線している。
静岡車両区の113系使用の臨時快速エキスポシャトル(先頭は短編成化された静シスLL5編成)
地方整備局

関東地方整備局が入るさいたま新都心合同庁舎2号館
地方整備局（ちほうせいびきょく、英語表記：Regional Development Bureau,または Regional Bureau）とは、国土交通省の地方支分部局のひとつ。直轄の道路、河川、ダム、砂防、港湾の整備および維持管理、空港基本施設の整備のほか、建設業や不動産業（宅地建物取引業）の許認可に関する業務や指導監督業務、建設関連の資格の取得に関わる行政機能などを所管している。
概要

東北
関東
北陸
中部
近畿
四国
中国
九州
地方整備局所在地
全国を東北、関東、北陸、中部、近畿、中国、四国、九州の8地方整備局が管轄している。なお、北海道においては同省北海道開発局（農業土木も所管）、沖縄県においては、内閣府沖縄総合事務局開発建設部が所管している。
2001年（平成13年）1月、中央省庁再編にともない、運輸省（第一 - 第五港湾建設局）と建設省（東北、関東ほか計8地方建設局）の統合により、名称が港湾建設局・地方建設局から地方整備局に改編された。管轄区域は旧地方建設局とほとんど変わらない構成になっている。港湾空港部は管轄区域が微妙に異なる場合が見られ、北陸と四国を除いて本局所在地とは異なる所在地にある（平成18年、九州の港湾空港部本局は下関市から福岡市に移転、同一所在地となった）。各地方に設置されている国の各官庁の建築物の営繕（保守・管理）関連のほか、国土交通省直轄の道路・河川・ダム・砂防・港湾・住宅・下水道など社会資本（都市計画）関連の発注、技術管理、ネットワークの運用など、管轄地方の社会資本整備関連の行政においては、予算をどの工事に割り振るかを決定するいわゆる「箇所付」などの大きな権限を持っており、局予算規模は中規模都道府県の年間予算額に匹敵するという、巨大組織である。
旧建設省地方建設局時代は「地建（ちけん）」、旧運輸省港湾建設局時代は「港建（こうけん）」の略称があった。
組織

組織の部は全地方整備局共通である。
組織 > 幹部

局長
副局長2人（北陸は1人、四国を除く。）
次長（北陸（1人）・四国（2人）に限る。）
主任監査官
入札契約監査官
監査官（2人。うち1人は充て職。）
広報広聴対策官
適正業務管理官
統括防災官
総括防災調整官
防災管理官
防災情報調整官（四国を除く。）
災害査定官（地方整備局を通じ16人以内。充て職。）
防災室
災害対策マネジメント室
建設専門官（地方整備局を通じて1717人以内。各部・事務所に設置。）
統括建設管理官（地方整備局を通じて3人。各部・事務所に設置。）
先任建設管理官（地方整備局を通じて93人以内。各部・事務所に設置。）
営繕技術専門官（地方整備局を通じて47人以内。各部・事務所に設置。）
保全指導・監督官（地方整備局を通じて62人以内。各部・事務所に設置。）
用地官（地方整備局を通じて23人以内。各部・事務所に設置。）
組織 > 幹部 > 総務部

主に各地整の内部調整を所管。なお、中部・近畿・九州の総務部長は副局長の充て職、四国の総務部長は次長の充て職となっている。
総括調整官（2人）
調査官（近畿は2人）
人事計画官
人事企画官
予算調整官
契約管理官（2人）
財産管理官（関東に限る。）
福利厚生官
人事課
総務課
会計課
契約課
経理調達課
厚生課
組織 > 幹部 > 企画部

地整管轄区域のプロジェクトの計画・推進はもちろん都市景観・都市空間の創出、研究開発、広報戦略、情報管理・処理、災害対策、機械の施工企画など、多岐にわたり所管。
企画調整官（北陸・近畿・四国を除く。）
企画調査官（北陸・近畿・四国に限る。）
技術企画官
環境調整官
技術調整管理官
技術開発調整官
事業調整官（東北を除く。）
工事品質調整官（東北・四国を除く。）
震災対策調整官（東北に限る。）
震災伝承推進官（東北に限る。）
総括技術検査官
技術検査官（地方整備局を通じ70人以内。うち37人は充て職。一局あたり10人以内。）
建設情報・施工高度化技術調整官
電気情報技術高度化調整官（関東に限る。）
企画課
広域計画課
技術管理課
技術調査課（関東・近畿に限る。）
施工企画課
情報通信技術課
組織 > 幹部 > 建政部

国土交通省発足で新設した部署。主に建設業等の許可・登録、都市計画・整備、住宅事業を所管。
事業認定調整官（北陸・四国を除く。）
建設産業調整官
建設業適正契約推進官
不動産業適正化推進官
土地市場監視官（関東・中部・九州に限る。）
都市調整官
公園調整官（関東・中部・近畿、九州に限る。）
住宅調整官
計画・建設産業課（北陸・四国に限る。）
計画管理課（北陸・四国を除く。）
建設産業課（東北・中部・中国・九州に限る。）
建設産業第一課（関東・近畿に限る。）
建設産業第二課（関東・近畿に限る。）
都市・住宅整備課（東北・北陸・中国・四国に限る。）
都市整備課（関東・中部・近畿・九州に限る。）
住宅整備課（関東・中部・近畿・九州に限る。）
建築安全課（関東・近畿に限る。）
公園利活用推進センター（関東に限る。）
組織 > 幹部 > 河川部

地整管轄区域の直轄河川の整備・管理の他、河川計画、河川整備・管理事業（河川、ダム、海岸）を所管。
河川調査官
水政調整官
地域河川調整官
総合土砂管理官（関東・中部に限る）
河川情報管理官
低潮線保全官（関東・九州に限る。）
河川保全管理官（北陸・四国を除く。）
広域水管理官
河川保全専門官（2人以内。うち1人は充て職。）
水災害対策専門官
上下水道調整官
水政課
河川計画課
地域河川課
河川環境課（北陸・四国を除く。）
河川工事課
河川管理課
水災害予報センター
水災害対策センター（関東・北陸・中部・中国に限る。）
組織 > 幹部 > 道路部

地整管轄の国道整備のほか、管轄区域自治体との幹線道路網整備も所管。
道路企画官（関東・近畿に限る。）
道路調査官（関東・近畿を除く。）
路政調整官
交通拠点調整官（関東に限る。）
地域道路調整官
特定道路工事対策官（北陸・四国・九州を除く。）
道路情報管理官
道路保全企画官
高規格道路管制官（関東・北陸・四国を除く。）
道路構造保全官（地方整備局を通じて62人以内。うち46人は充て職。一局あたり17人以内。）
路政課
道路計画課（北陸・中部・中国・四国に限る。）
道路計画第一課（東北・関東・近畿・九州に限る。）
道路計画第二課（東北・関東・近畿・九州に限る。）
地域道路課
計画調整課（関東・中部・近畿に限る。）
道路工事課
道路管理課
交通対策課
組織 > 幹部 > 港湾空港部

旧運輸省の各港湾建設局の事業を踏襲。管轄区域の直轄港湾・空港基本施設の整備事業（航空保安施設の整備と空港の維持管理、運営は地方航空局および空港管理者が所管）を所管。
港湾空港企画官
計画企画官
事業計画官
技術審査官
港湾危機管理官
統括港湾保安管理官（関東・北陸・近畿・九州に限る。）
港湾保安管理官（地方整備局を通じ16人。充て職）
事業継続計画官（関東・中部・近畿・九州に限る。）
港湾情報化推進官
港湾高度利用調整官
港政調整官
広域港湾管理官（九州に限る。）
品質検査官
東京国際空港対策官（関東に限る。）
補償管理官（関東・近畿に限る。）
土砂処分管理官（北陸・中部・近畿・九州に限る。）
港政課
港湾管理課
港湾計画課
港湾事業企画課
港湾空港整備・補償課（関東・九州を除く。）
港湾整備・補償課（関東・九州に限る。）
空港整備課（関東・九州に限る。）
海洋環境・技術課
港湾空港防災・危機管理課
特定離島港湾計画課（関東に限る。）
クルーズ振興・港湾物流企画室
工事安全推進室
品質確保室
首都圏臨海防災センター（関東に限る。）
近畿圏臨海防災センター（近畿に限る。）
組織 > 幹部 > 営繕部

地整管轄の新築、改修等の営繕工事、官庁施設に関する保全指導などを所管。
営繕特別事業管理官（関東に限る。）
営繕調査官
営繕調整官（関東に限る。）
営繕品質管理官（北陸・四国を除く。）
設備技術対策官（北陸・四国を除く。）
官庁施設管理官
官庁施設防災対策官
営繕設計審査官（2人以内。関東は4人以内、四国は1人。）
計画課
調整課（北陸・四国を除く。）
整備課
営繕技術管理課（関東に限る。）
技術・評価課
保全指導・監督室
組織 > 幹部 > 用地部

河川、道路事業など関してとりわけ重要となる用地買収・補償などを所管。
用地調整官
用地調査官
用地計画官
用地補償・土地調整管理官
用地企画課
用地補償課
用地対策課
組織 > 幹部 > 事務所

河川（水系管理〈調査・整備・管理〉、ダム〈調査、工事、管理〉、砂防）、国道、港湾空港、技術〈建設・港湾〉、官庁営繕、国営公園等の各事務所は地方整備局の下部組織となる。
契約事務管理官（河川国道事務所等を通じて72人以内。）
用地対策官（河川国道事務所等を通じて75人以内。）
工事品質管理官（河川国道事務所等を通じて61人以内。）
事業対策官（河川国道事務所等を通じて121人以内。）
総括地域防災調整官（河川国道事務所等を通じて17人以内。）
地域防災調整官（河川国道事務所等を通じて46人以内。）
総括保全対策官（河川国道事務所等を通じて46人以内。）
電気情報技術調整官（河川国道事務所等を通じて7人以内。）
保全対策官（河川国道事務所等を通じて173人以内。）
占用調整管理官（河川国道事務所等を通じて59人以内。）
技術開発対策官（技術事務所を通じて2人以内。）
構造物維持管理官（技術事務所を通じて2人以内。）
雪害対策官（技術事務所を通じて1人。）
地震津波対策官（技術事務所を通じて1人。）
総括技術情報管理官（技術事務所を通じて8人以内。）
技術情報管理官（技術事務所を通じて16人以内。）
契約調整官（港湾事務所等を通じて4人以内）
補償調整官（港湾事務所等を通じて45人以内。）
沿岸防災対策官（港湾事務所等を通じて39人以内。）
海洋利用調整官（港湾事務所等を通じて6人以内。）
建設監督官（所要の河川国道事務所に設置。）
出張所（通常、事務所の下部組織となる。主に、工事の監督、河川・道路の管理（維持や許認可の窓口）を実施）
地方整備局の一覧

| 地方整備局名 | 管轄地域 | 本局所在地 | 備考 |
| --- | --- | --- | --- |
| 東北地方整備局 | 青森県、岩手県、宮城県、 秋田県、山形県、福島県 | 宮城県仙台市青葉区本町三丁目3-1 仙台合同庁舎B棟 | 荒川・阿賀野川水系を除く 勿来バイパスを含む |
| 関東地方整備局 | 茨城県、栃木県、群馬県、埼玉県、千葉県、 東京都、神奈川県、山梨県、長野県北部 | 埼玉県さいたま市中央区新都心 さいたま新都心合同庁舎2号館 | 利根川・富士川水系を含む 三国防災を含む |
| 北陸地方整備局 | 新潟県、富山県、石川県 福井県（港湾空港行政）、長野県（一部業務） | 新潟県新潟市中央区美咲町一丁目1番1号 新潟美咲合同庁舎1号館 | 荒川・阿賀野川・信濃川・ 関川・姫川・神通川水系を含む 八十里越・牛ノ谷道路を含む |
| 中部地方整備局 | 岐阜県、静岡県、愛知県、三重県、長野県南部 | 愛知県名古屋市中区三の丸二丁目5番地1号 名古屋合同庁舎第2号館 | 神通川・富士川・淀川・新宮川水系を除く 名阪道路を含む |
| 近畿地方整備局 | 滋賀県、京都府、大阪府、兵庫県、 奈良県、和歌山県、福井県（港湾空港行政を除く） | 大阪府大阪市中央区大手前三丁目1番41号 大手前同庁舎 | 淀川・新宮川水系を含む 冠山峠道路・新宮紀宝道路・奥瀞道路（III期)を含む |
| 中国地方整備局 | 鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県 | 広島県広島市中区上八丁堀6番30号 広島合同庁舎第2号館 | 港湾空港行政は山口県下関市を除く |
| 四国地方整備局 | 香川県、徳島県、愛媛県、高知県 | 香川県高松市サンポート3番33号 高松サンポート合同庁舎 |  |
| 九州地方整備局 | 福岡県、佐賀県、長崎県、熊本県、 大分県、宮崎県、鹿児島県 | 福岡市博多区博多駅東2丁目10番7号 福岡第二合同庁舎 | 港湾空港行政は山口県下関市を含む |
統計学

正規分布は非常に一般的な確率密度関数の一つであり、中心極限定理により有用となっている。
散布図は、さまざまな変数間で観測された関係を示すために記述統計で利用される。この散布図はIrisデータセット（英語版）を使用している。
統計学（とうけいがく、英: statistics）とは、統計に関する研究を行う学問である。経験的に得られたバラツキのあるデータから、応用数学の手法を用いて数値上の性質や規則性あるいは不規則性を見いだす。統計的手法は、実験計画、データの要約や解釈を行う上での根拠を提供するため、幅広い分野で応用されている。
物理学・経済学・社会学・心理学・言語学といった人文科学・社会科学・自然科学（基礎科学）から、工学・医学・薬学といった応用科学まで、実証分析を伴う科学の分野において必須の学問となっている。また、科学哲学における重要なトピックの一つでもある。
語源

→詳細は「統計学の歴史 § 語源」を参照
英語で統計または統計学を「statistics（）」と言うが、語源はラテン語で「状態」を意味する「statisticum（）」であり、この言葉がイタリア語で「国家」を意味するようになり、国家の人力、財力等といった国勢調査を比較検討する学問を意味するようになった[要出典]。
なお、統計学という語は、ドイツの政治学者ゴットフリート・アッヘンヴァルが1749年に『ヨーロッパ諸国国家学綱要』の中で、それまでドイツ語で「Staatenkunde」（「国情論」の意味）と呼ばれていた学問に「Statistik（）」（統計学）の名をつけたことに始まる。
日本語の「統計」という語の起源は明確にはなっていないが、幕末から明治初年にかけての洋学者である柳川春三が初めて現在の意味でこの語を使用したと考えられており、明治2年（1869年）には彼の編纂した冊子においてこの語と用法が使用されたとの記述がある。その後、明治4年（1871年）には大蔵省に「統計司」（後に「統計寮」に改組）が置かれ、次第にこの語が広まっていった。
分類 > 記述統計学と推計統計学

→詳細は「Category:記述統計学」および「Category:推計統計学」を参照
統計学は「記述統計学 (descriptive statistics) 」 と「推計統計学（inferential statistics、推測統計学とも） 」に分類できる。記述統計学はデータの特徴を記述する学問であり、推計統計学は標本から母集団を推計する学問である。
記述統計学は、データ1つがもつ特徴を記述・説明することに着目した分野である。例えば小学生99人の身長データがあったとする。データの値は個別の小学生のものであり、100人全体の特徴は値を個別に見ただけでは分からない。ここでデータの値を身長順に並べ、50番目の値を見れば「この小学生99人の"普通"の身長はだいたい110 cmである」と記述できる。50番目の値は中央値という。このように、データ全体の特徴を要約・記述することが記述統計学の大きな目的・方法論である。
推計統計学は、母集団からの標本化を前提とし、標本から母集団を推測する分野である。例えば世界の小学生の身長特性を知りたいとする。全世界の小学生の身長を計測し記述統計学によって中央値や平均値を記述すれば、目的である世界の小学生の身長特性は解明できる。しかしその計測は著しく困難（事実上不可能）である。そこで推計統計学では、まず小学生100人の身長データ（標本と呼ぶ）を集める。そして標本は全世界の小学生という母集団からランダムに選ばれたものだと考える。ランダムに選ばれた100人の身長中央値（標本の中央値）は必ずしも世界小学生身長中央値（母集団の中央値）と一致しないと考えられるが、"似た"数値にはなると期待される。すなわち標本から母集団の特性を推測することができる。この、標本から母集団を推測する方法論に関する分野が推計統計学である。
このように、記述統計学はデータ（推計統計学でいう標本）の説明・記述を行い、推計統計学は母集団（の記述）の推測をおこなう。両分野の違いは、記述統計学では目の前にあるデータがすべて（母集団という考え方はない）のに対し、推計統計学ではむしろ目の前のデータは（真なる）母集団から今回たまたま選ばれた標本だと考える点にある。一方で、推計統計学では標本の記述統計から母集団の統計量を推測するように、この2分野は非常に密接に絡んでおり全く別の分野と考えることは不適切である。
統計的手法

質的データ、カテゴリデータ
名義尺度：単なる番号で順番の意味はない。電話番号、背番号など。
順序尺度：順序が意味を持つ番号。階級や階層など。
量的データ、数値データ
間隔尺度：順序に加え間隔にも意味がある（単位がある）が、ゼロには絶対的な意味はない。摂氏・華氏、知能指数など。
比率尺度：ゼロを基準とする絶対的尺度で、間隔だけでなく比率にも意味がある。絶対温度、金額など。
これらは、意思決定に応用されている。
歴史

→詳細は「統計学の歴史」を参照
統計学の源流は国家または社会全体における人口あるいは経済に関する調査にある。このことは、東西を問わず古代から行われている。
学問としては、17世紀にはイギリスでウィリアム・ペティの『政治算術』（1790年）などが著述され、その後の社会統計学に繋がる流れが始まった。彼の提唱した政治算術そのものは18世紀に衰退するものの、ペティは統計学の父とも呼ばれる。また同時期、ペティの友人であるジョン・グラント（英語: John Graunt）が『死亡表に関する自然的および政治的諸観察』（1662年）を表し、人口統計学の源流となった。この死亡統計の研究はエドモンド・ハレーなども行うようになった。これらの影響の基、18世紀にはドイツのヨハン・ペーター・ジュースミルヒが『神の秩序』（1741年）で人口動態にみられる規則性を明らかにしたが、これには文字通り「神の秩序」を数学的に記述する意図があった。
ドイツでは17世紀からヘルマン・コンリングなどによってヨーロッパ各国の国状の比較研究が盛んになり、1749年にゴットフリート・アッヘンヴァルがこれにドイツ語で「Statistik（）」（「統計学」の意味）の名をつけている。
19世紀初頭になるとこれに関して政治算術的なデータの収集と分析が重視されて、「Statistik」の語は特に「統計学」の意味に用いられ、さらにイギリスやフランスなどでも用いられるようになった。この頃には、1748年のスウェーデンを皮切りに国勢調査も行われるようになり、1790年には下院の議員数算定のためにアメリカがこれに続き、イギリス、フランスなど西ヨーロッパ諸国においても1830年頃までには国勢調査が行われるようになった。
一方ブレーズ・パスカル、ピエール・ド・フェルマーに始まった確率論の研究がフランスを中心にして進み、19世紀初頭にはピエール＝シモン・ラプラスによって一応の完成を見ていた。また、カール・フリードリヒ・ガウスによる誤差や正規分布についての研究も統計学発展の基礎となった。ラプラスも確率論の社会的な応用を考えたが、この考えを本格的に広めたのが「近代統計学の父」と呼ばれるアドルフ・ケトレーであった。彼は『人間について』（1835年）、『社会物理学』（1869年）などを著し、自由意志によってばらばらに動くように見える人間の行動も社会全体で平均すれば法則に従っている（「平均人」を中心に正規分布に従う）と考えた。ケトレーの仕事を契機として、19世紀半ば以降、社会統計学がドイツを中心に、特に経済学と密接な関係を持って発展する。代表的な人物にはアドルフ・ワグナー、エルンスト・エンゲル（エンゲル係数で有名）、ゲオルク・フォン・マイヤーがいる。またフローレンス・ナイチンゲールも、社会医学に統計学を応用した最初期の人物として知られる。統計学の業績について高く評価され1858年には王立統計学会初の女性会員となった。
同じく19世紀半ばにチャールズ・ダーウィンの進化論が発表され、彼の従弟に当たるフランシス・ゴルトンは数量的側面から生物進化の研究に着手した。これは当時「biometrics（）」（生物測定学）と呼ばれ、多数の生物（ヒトも含めて）を対象として扱う統計学的側面を含んでいる。ゴルトンは平均への回帰の発見で有名であるが、当初生物学的と思われたこの現象は一般の統計学的対象の解析でも重要であることが明らかとなる。ゴルトンの後継者となった数学者カール・ピアソンはこのような生物統計学をさらに数学的に発展させ（数理統計学）、19世紀終わりから20世紀にかけ記述統計学を大成する。
20世紀に入ると、ウィリアム・ゴセット、続いてロナルド・フィッシャーが農学の実験計画法研究をきっかけとして数々の統計学的仮説検定法を編み出し、記述統計学から推計統計学の時代に移る。ここでは母集団から抽出された標本を基に、確率論を利用して逆に母集団を推定するという考え方がとられる。続いてイェジ・ネイマン、エゴン・ピアソンらによって無作為抽出法の採用など現代の数理統計学の理論体系が構築され、これは社会科学、医学、工学、オペレーションズ・リサーチなどの様々な分野へ応用されることとなった。
こうして推計統計学は精緻な数学理論となった反面、応用には必ずしも適していないとの批判が常にあった。
これに呼応して、在来の客観確率を前提に置く統計学に対し、それまでごく少数によって提唱されていたにすぎなかった主観確率を中心に据えたベイズ統計学が1954年にレオナルド・サベージ（英語版）の『統計学の基礎』によって復活した。ベイズの定理に依拠する主観確率の考え方は母集団の前提を必要とせず不完全情報環境下での計算や原因の確率を語るなど、およそ在来統計学とは正反対の立場に立つため、その当時在来統計学派はベイズ統計学派のことを『ベイジアン』と名付けて激しく対立した。しかし主観確率には、新たに取得した情報によって確率を更新する機能（＝ベイズ推定）が内包され、この点が大きな応用の道を開いた。今や統計学では世界的にベイズ統計学が主流となり、先端的応用分野ではもっぱらベイズ統計学が駆使されている。
計量経済学、統計力学、バイオテクノロジー、疫学、機械学習、データマイニング、制御理論、インターネットなど、あらゆる分野でベイズ統計学は実学として活用されている。スパムメールフィルタや日本語入力システムの入力予測など身近な応用も数多い。20世紀末にはマルコフ連鎖モンテカルロ法など理論面で様々な革新的考案もなされ、旧来の統計学では不可能であったような各分野で多くの応用がなされるようになっている。これらベイズ統計学についての展開は、いずれも計算環境の進歩と不可分である。
他分野との関係 > 確率論

確率論は、中等教育で「確率・統計」と一括りに呼ばれていたように、統計学と非常に深いかかわりがある。推計統計学ではデータ（標本）が母集団からランダムに取り出されるという前提に立っている。すなわち母集団を構成する要素はそれぞれ"出やすさ"をもっており、それに従ってランダムに取り出されるという立場である。"出やすさ"はまさしく（古典的な）確率であり、母集団はある確率分布に従っていると数学的に表現できる。標本に基づいた母集団確率分布のパラメータ推定（統計的推論）は推計統計学の花形であり、これらは確率論の用語や理論を用いて表現・研究されている。
x\sim p_{true}(x|\theta ): 標本 x は、パラメータ θ をもつ確率分布 ptrue に従う母集団からサンプリングされる。
他分野との関係 > 機械学習

機械学習では、機械（数理モデル）がデータを利用してその性能を向上させようとする。数理モデルとして確率分布を含むモデルを考えた場合、このモデルがデータを生成する過程は、まさしく推測統計学における母集団からのサンプリング（確率分布で表現された母集団モデルからデータという標本を取り出す過程）といえる。そしてこのモデルの学習とは、データからの正確な確率モデル推定 = 標本からの母集団パラメータ推定であり、すなわち統計的推論と同義である。このように統計学と機械学習には深い関係がある（詳しくは 機械学習 § 統計的機械学習）
再現性の危機

→詳細は「再現性の危機」を参照
一度信頼できる統計データが取れさえすれば統計学的分析は数学的に行えるが、信頼できる統計データの収集はとても難しい。統計学の源流は各国が人口その他を把握するために行った国勢調査に求められるが、古代・中世を通じほとんどの国家では中央権力の力が弱く、ローマ帝国で行われたセンサスや中国歴代王朝の人口調査等の例外はあるものの、特に大国においてこうした調査を行うことはほぼ不可能だった。
こうした調査が実行可能となるのは各国の中央政府の行政能力の向上した18世紀から19世紀初頭にかけてであり、この時期に初めて近代的な意味での統計学が成立することとなった。現代においても、たとえば行政能力の脆弱なブラックアフリカ諸国においては統計局の予算・人員の不足が深刻であり、統計データの不正確さが指摘されている。
また、統計を取る人の主義主張によって統計値が大きく異なることも多々あり、ロナルド・レーガン政権は当時アメリカにホームレスが30万人しかいないと主張したが、活動家たちはその10倍の300万人いると主張した。
例えば、質問の仕方一つで結果がガラリと変わってしまう。強姦に関するある調査で、女子大生に「男性からアルコールや薬物を飲まされて、望まない性交をしたことがありますか」と質問することで「女子大生の1/4が強姦されたことがある」という結論を出したが、批判者たちはこの調査で強姦体験者と認定された女子大生たちを集めて再調査したところ、その3/4がその体験を強姦だと考えていないことが分かった。
また、暗数の考慮にも主観がつきまとってしまう。暗数とは「統計に出ない値」のことで、例えば強姦のような犯罪はそれがタブーであるために警察に届けないことも多く、したがって統計に表れない。それには統計を正しく読み解くには暗数を考慮する必要があるが、統計値を多く見積もりたい人は意識的・無意識的に暗数を多く見積もってしまう可能性があり、逆に統計値を少なく見積もりたい人は暗数を少なく見積もってしまう可能性がある。
正しい統計データから正しい統計操作を行ってもなお騙すことが可能である。たとえば、ここ四十数年で少年犯罪は1/4になっているが、最近10年では微増している。この時、微増となっている最近10年分のデータだけを提示して、「近年少年犯罪は増加している」という主張をすれば、これは成立することになる。さらに、グラフの縦軸（=犯罪数の軸）をわざと縦長に描くことで犯罪数が急上昇しているかのように見せかけることも可能である。
反証可能性

カール・ポパーの反証可能性理論が、反証可能性のない理論は非科学的であると主張したため、反証可能性のない統計理論が存在する場合、それは非科学的であるとする論文があることに留意すべきである。
教育

統計学は「実学」に端を発しており、市民社会以降世界に普及した「市場経済」を牽引した原動力とも言える学問である。そのため、自然科学・社会科学・人文科学の各分野の垣根を越えて分化かつ拡大を続ける中、基礎において汎用性が高い学問の構造を有している[要出典]。
社会生活の至る所で統計技術の適用が貢献できる場面がある以上、統計学とその適用方法を学習する上では社会の実態に即して頻繁に技法を適用してみることが重要であり、そのように出来るためには何よりまず統計処理を身近で制限無く実施できるような「統計処理環境」の備えが必要である。
PC・ソフトウェア・インターネットなどのIT環境が急速に進化低廉化して普及したことで身近に統計処理環境を持ちうるようになり、なおかつ莫大な統計情報がインターネットを通じて公開されているため、研究・調査・学習の処理材料にも不自由しない。
実際21世紀に入って以降は、それまでの確率論と数理統計学を重点に置いたカリキュラムに加え、データを処理して求める答えに近づく「データ解析」のスキルが教育されるようになっている（データサイエンス論）。
元来コンピュータを使った数値解析に際してはまず、IEEE 754規格にあるように端数処理誤差が暗黙のうちに生じることや、有効数字の概念の認識が重要で、子供のころ算数で学んだような計算結果にはならないことがあることを知っておかねばならない。さらに、統計計算では殊に重要な乱数列についても、コンピュータ上で用いるのは擬似乱数であることや、良質な疑似乱数生成方式「メルセンヌ・ツイスタ」を計算ソフトウェアや開発用言語の全てが必ず備えているわけではないこと、暗号論的乱数はさらにまた別の乱数概念であること、なども実は大切な基礎知識である。
人が得意とするパターン認識の力を積極的に用いるため、統計データの「グラフ化」が古来常套手段として用いられているが、ITの支援を得ることで大量のデータを様々な形に、しかも瞬時にグラフ化（あるいは『可視化』）することが可能となった。そのためのグラフ作成ソフトも多数存在するが、その他の数値解析ソフトウェアや数式処理システム、そして殊に下記のような統計アプリケーションではグラフ化するための機能が充実している。
一方、近年オフィスソフト機能等で極端なグラフ装飾を施すことが横行している。この結果として、例えば3Dグラフなどを安易に用いると遠近感や区間面積などから表示すべき真の数量とは異なった認識を受け手に与える事がある。本来3Dグラフ表示は人の空間認識力を活かし得る優れた表現手法であるが、意味なく勢い付け等で用いるのは本来的な視覚化からは退行するばかりか、意図して受け手の誤認識を誘導する事も可能となる。「グラフは直感的に分かるから全て善である」と一般に認識されていることや、前出「統計の困難さ」にある内容をふまえると、統計の視覚化とその解釈に関するリテラシ教育は初等段階から特に注意を要する。
上記のように、用いる統計処理環境ごとに適用分野・目的・方法論・使用者との相性などは異なる。そういった統計処理環境固有の特性なども含めて、いかなる道具もそうであるように、数多く体験の機会を作るほかに理解の早道は無い。
広く普及した表計算ソフトが統計処理・グラフ表現機能を持っているので、誰でも手軽に統計処理入門体験は出来る。しかしあくまでビジネスソフトであり、科学技術ソフトではないExcelの計算の信頼性については常に批判が絶えない（Excelに限らず普及している表計算ソフトウェアはどれも信頼に足る統計計算はできないとの報告もある）。
近年では研究・教育機関が公開するオープンソースな自由ソフトウェアの中からきわめて優秀な計算ソフトウェアが育っており、プロプライエタリソフトの問題点顕在化により関心の高まった統計技術資産の持続可能性という観点からも、統計教育にあたってはこれらオープンソースソフトウェアの積極的な活用が推奨される。
統計の研究・教育に適した代表的なフリーソフトウェア
アプリケーション
R言語 - GNU GPL・フリーウェアの統計用数値解析ソフトウェア。確率分布や統計モデルを簡潔に記述でき、無限大・非数・欠損値定数を持つベクトル処理言語。アメリカ食品医薬品局公認。
GNU Octave - GNU GPL・フリーウェアの数値解析ソフトウェア。理工学分野でのデファクトスタンダードとも言えるMATLABと互換の命令体系を持つベクトル処理言語。
Scilab - Scilab License・フリーウェアの数値解析ソフトウェア。MATLAB類似の文法をもったベクトル処理言語。付属するソフトウェアScicosを用いてダイアグラム操作で視覚的にシステムフロー図を描いてシステムダイナミクスシミュレーションが可能。INRIAが開発。
Ox言語 - 行列計算のために作られたベクトル処理言語。フリーウェア。オックスフォード大学が開発。
Maxima - 数式処理システム。MITのMacsyma直系のGNU GPL・フリーウェア版。
Risa/Asir - 数式処理システム。マルチプラットホーム。OpenXMを実装。フリーウェア。富士通が開発。
ライブラリ
GNU Scientific Library
Apache Commons Math
SAMMIF
DLLSA
ISMLIB
Incanter(Clojure用ライブラリ)
NumPy（Python用ライブラリ）
SciPy（Python用ライブラリ）
統計計算に関連するソフトウェアのカテゴリ
グラフ作成ソフト
統計ソフトウェア
数値解析ソフトウェア
数式処理システム
教育 > 日本

日本においては統計学がそれぞれの分野へ分化された形で組み込まれているため「統計学科」を置く大学がなかったが、2017年度に滋賀大学が日本で初めて統計学を研究の核とするデータサイエンス学部を新設。一橋大学がソーシャル・データサイエンス研究科・学部を2023年度に新設予定である。
国立の統計学研究・教育機関としては、1944年に設立された統計数理研究所があり、AIC、数量化理論、確率微分方程式などの顕著な成果を生み出し、統計学研究を牽引している。
平成21年（2009年）11月に公示された新学習指導要領において、中学・高校数学における統計単元の拡充がなされた。
中学校では、中学数学においては「統計」を扱う単元が新設された（従来は確率を扱う単元はあったが統計処理を扱う単元はなかった）。
高校では、それまで高校数学Bにおいて選択履修とされていた「統計の基礎的概念」（代表値・相関係数ほか）を扱う単元が数学Iに移され「データの分析」として必修化された。また、それまで数学Cにおいて理系生のみが履修していた「確率分布と統計的な推測」が数学Bに移されて、文系生でも履修可能になった。
これらの変更は2012年（平成24年）度入学生から適用されている。（詳細は、「 数学 (教科) 」を参照）
「データの分析」はデータの散らばりと相関について教え、その目的は「統計の基本的な考えを理解するとともに，それを用いてデータを整理・分析し傾向を把握できるようにする。」ことである。総務省統計局では「学校における統計教育の位置づけ」を解説し、指導者の支援にあたっている。
統計学の用語

要約統計量
平均 、最頻値 （モード）、中央値 （メジアン）、 分散 、標準偏差 、共分散 、相関係数
正規分布
カール・フリードリヒ・ガウス （誤差論）
誤差
標準得点
偏差値
大数の法則 、中心極限定理
統計量
確率変数
確率密度関数
推計統計学
母集団 、無作為抽出 （ランダムサンプリング）
期待値 、不偏分散
有意
尤度関数
多変量解析
回帰分析 、重回帰分析
因子分析
主成分分析
判別分析
共分散構造分析
傾向推定
数量化理論
ベイズ統計学: 推測統計学の一種
教科書など

（今後拡充する）
宮川雅巳：「統計的因果推論：回帰分析の新しい枠組み」、朝倉書店（シリーズ 予測と発見の科学 1）、ISBN 978-4-254-12781-2 (2004年3月25日).
小西貞則、北川源四郎：「情報量規準」、朝倉書店（シリーズ 予測と発見の科学 2）、ISBN 978-4-254-12782-9 (2004年9月25日).
小西貞則、越智義道、大森裕浩：「計算統計学の方法：ブートストラップ、EMアルゴリズム、MCMC」、朝倉書店（シリーズ 予測と発見の科学　5）、ISBN 978-4-254-12785-0 (2008年3月25日).
小西貞則：「多変量解析入門：線形から非線形へ」、岩波書店、ISBN 978-4-00-005653-3 (2010年1月26日).
久保川達也：「データ解析のための数理統計入門」、共立出版、ISBN 978-4-320-11551--4 (2023年10月15日).
ジョン・ウィルバー

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: この項目では、アメリカ合衆国の科学者について説明しています。その他の用法については「ジョン・ウィルバー (曖昧さ回避)」をご覧ください。
| ジョン・ウィルバー |
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研究分野:  電子工学 • 計算機科学 • 土木工学
主な業績:  連立方程式求解機の発明。シャンプレーン湖の橋、ケープコッド運河の橋などを設計。
プロジェクト:人物伝
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ジョン・ウィルバー(John Benson Wilbur)は、アメリカ合衆国の科学者、技術者である。
1934年、マサチューセッツ工科大学の助教授に就任し、アナログ計算機の研究者として知られているヴァネヴァー・ブッシュの元で計算機の研究を行う。1936年 9元立までの連立一次方程式を解くアナログ計算機を作り出した。
歴来

1926年　マサチューセッツ工科大学で土木工学科の助手に就任し1928年まで務めた。
1930年　同大学の講師に就任。
1934年 同大学の助教授に就任する。
1936年 9元立までの連立一次方程式を解く連立方程式求解機を完成させる(Wilbur 1936)。
1937年 The Review of Economics and Statistics 誌にて Interrelation of Prices, Output, Savings, and Investment (Leontief 1937)を発表した。
著作

1922年、フランク・ゲージと共に「マサチューセッツ工科大学の歌」（Sons of M.I.T.)を制作する。
日本への影響

日本ではウィルバーの研究に注視した東京帝国大学航空研究所の佐々木達治郎・志賀亮・三井田純一らによって、ウィルバー式・連立方程式求解機の研究がなされた。開発当初では3元連立の一次方程式を解くことから研究が始められ、1944年(昭和19年)頃には9元立の連立一次方程式を解くまでになり、日本で初の大型計算機が完成した。なおウィルバーの開発したオリジナルの計算機は現存しないが、日本で作られたウィルバー式・連立方程式求解機は、国立科学博物館の常設展で展示されている。
東京帝国大学航空研究所が製造した九元連立方程式求解機（国立科学博物館の展示）
阿波野秀幸

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 読売ジャイアンツコーチ時代
基本情報
国籍:   日本
出身地:  神奈川県横浜市保土ケ谷区（現：旭区）
生年月日:   (1964-07-28) 1964年7月28日（60歳）
身長 体重:  178 cm 75 kg
選手情報
投球・打席:  左投左打
ポジション:  投手
プロ入り:  1986年 ドラフト1位
初出場:  1987年4月12日
最終出場:  2000年10月7日
経歴（括弧内はプロチーム在籍年度）
 選手歴
  横浜市立桜丘高等学校  亜細亜大学  近鉄バファローズ (1987 - 1994)  読売ジャイアンツ (1995 - 1997)  横浜ベイスターズ (1998 - 2000)
 コーチ歴
  読売ジャイアンツ (2001 - 2005)  横浜ベイスターズ (2006)  住友金属鹿島  読売ジャイアンツ (2012 - 2018)  中日ドラゴンズ (2019 - 2021)  読売ジャイアンツ (2023)
 この表について  この表はテンプレートを用いて表示しています。編集方法はTemplate:Infobox baseball playerを参照してください。 ■プロジェクト:野球選手  ■テンプレート  
阿波野 秀幸（あわの ひでゆき、1964年7月28日 - ）は、神奈川県横浜市保土ケ谷区（現：旭区）出身の元プロ野球選手（投手）、プロ野球コーチ、野球解説者。マネジメント契約先はスポーツビズ。
経歴 > プロ入り前

父親が地元の少年野球チームでコーチをしていたその影響から、小学4年生の時から野球を始める。横浜市立鶴ヶ峯中学校時代、強豪東海大相模高校からの誘いを受けていたにもかかわらず、相模でやっていく自信が無かったこともあり、あえて公立の横浜市立桜丘高等学校を志望し、塾通いをして文武両道を目指した。桜丘高校では3年夏の神奈川大会4回戦で日大高校（決勝で法政二高に敗れた）に1-2で敗退し、甲子園出場経験はなかった。
1983年に高校卒業後、亜細亜大学に進学（同期にパンチ佐藤、1年後輩に与田剛投手がいる）。1984年、大学2年時に亜大OBの黒紙義弘から牽制球とシンカー・スクリューボールを教わったことも手伝いオープン戦から勝てるようになり、同年春のリーグ戦も1年上の三原昇との投の2本柱で優勝。続く全日本大学選手権では決勝の3年西川佳明投手擁する法政大学に延長11回裏のサヨナラ本塁打により敗れ準優勝に留まった。東都大学野球リーグで通算62試合登板、32勝17敗、防御率1.83、282奪三振。最高殊勲選手に1度、最優秀投手に3度、ベストナインに3度選ばれた。1986年、大学4年秋にリーグタイ記録となる9勝を挙げたが、3年新井富夫投手擁する駒澤大学との優勝決定戦で延長13回を投げて自身も4安打を放つが敗れた。
1986年度ドラフト会議にて読売ジャイアンツ、横浜大洋ホエールズ、近鉄バファローズの3球団が1位指名で競合。阿波野の意中球団は巨人か大洋と言われていたが、抽選の結果、交渉権確定のくじを引き当てたのは、「指名するという事前のあいさつが一切なかった」という近鉄だった。当時の近鉄監督岡本伊三美は、亜細亜大の監督から聞いた話として「試合で打たれると頭を壁にぶつけて悔しがっていた」「打者の膝から上の球はきませんよ」などと、また阿波野の入団前に接した際に、阿波野が関西のことはわからず、「近鉄という会社はどこにあるのですか」ときいてきた、と振り返っている。そういうこともあって、交渉権が近鉄に決まった時には「呆然とした」という。亜細亜大監督の内田俊雄は「挨拶もしないままで指名してくるなんてあり得ない」としてこのドラフト当日は祝福の胴上げなどせずそのまま帰し、同じく総監督の矢野祐弘は、しばらくはグラウンドに近鉄のスカウトが来ても追い返していたという。担当スカウトは河西俊雄。阿波野を外した巨人は木田優夫、大洋は友利結を再指名で獲得。