洋(水研センター/東京海洋大)自然の構造の科学的証拠を得るためのモデル選択の規準を論じる。真のモデルの構造についての仮説に基づいた複数の確率モデルを構築し、野外(もしくは実験)データに当てはめる。真のモデルの構造と確率モデルの構造の近さを何らかの基準で計り、モデル間で比較する。その構造に関する基準の近さが、真のモデルの構造に関する科学的証拠と考える。criterion)は本来は予測を目的とするが、このようなスキームでの科学的証拠としても用いることができるという考え方がある。サンプルサイズが小さい場合、AICは真のモデルの構造から遠いモデルを選ぶ傾向があり、科学的証拠としては弱点がある。ある確率モデルで不一致が最小となる場合(最善のパラメータを与えた場合)の不一致を「近似による不一致」と言うが、近似による不一致はサンプルサイズによらない真の分布と近似分布の乖離であることから、その推定量を科学的証拠のための規準として提案する。Criterion(LZC)があるが、その推定量はAICの式中の2pをpに変更したものとなる(pはパラメータ数)。講演では、LZCを用いた仮説検定の枠組みを説明し、LZCの改善すべき二つの点として、サンプルサイズが小さいときのバイアスとサンプルサイズが大きい場合のモデル選択の一致性の問題を説明する。