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はてなキーワード: 市区町村とは
※残念ながら私は裏垢女子ではないので、アンチフェミの餌みたいな記事を求めていらっしゃった方はブラウザバックでお帰りください。
ストレスを求めてインターネットをしてる人はスマホを置いて瞑想してください。(優しさ)
私も君たちカスの一員でした。
だからなんとなくわかるんです。
自認がカスの皆さんは恐らくどこかに罪悪感を抱いていたり、先のないこの活動になんとも言えない空虚感があったりするんじゃないですか。
それと向き合ってカスみたいな活動との付き合い方を変えて欲しいなという願いから、この文章を書いています。
まずは私の事をお知らせしましょう。
皆さんと同じような人間ですよ。
タダマンを求めて毎日裏垢女子を巡回し、全然おもんないポストに精子くささを隠したコメントをしたり。
お、こいつは住んでるとこ近いぞみたいな人と一度やりとりするために欲しいものリストから彼女にねだられても買わないようなものを送ったり。
たまに上がる色んなエロい自撮りでシコるみたいな感じでしたね。
PayPay詐欺にも合いましたね。
同じじゃないかもな。
大事な人との関係が悪くなって、そこから逃げるために裏垢に来たんです。
でも、やめられなかった。
色々試行錯誤した。
プロフィールを変えて、やりとりの仕方を変えて。
そしたら、会えるようになった。
ホテル代だけで済むことも普通だったし、むしろ向こうが出してくれることもあった。
やりたいことは、できるようになった。
でも、虚しさは消えなかった。
むしろ、どんどん深くなった。
なんでだろう。
俺、多分遊びに向いてなかったんだと思う。
会っても、すぐやることやって終わり、みたいなのができなかった。
色んな話を丁寧に聞きたくなってしまった。
ただそれだけ。
人の痛みも、気になってしまった。
そしたら、見えてきたんです。
話すのに泣く子がいた。
どこか遠い目をしてる子もいた。
何を見てるのか、わからない目。
ニコニコしながら壊れちゃったのかな、という子もいた。
明るいんだけど、どこか空っぽな感じ。
明言はしない。
でも、やりとりから痛みが伝わってくる。
薄々勘付いてたものが、形になってきた。
彼女たちは、壊れてる。
性が壊れたトラウマ。
愛着障害。
境界知能。
そういうものを抱えて、ここにいる。
そして俺も、壊れてた。
罪悪感と虚しさを抱えたまま。
ここにいた。
ああ、これはこういう構造なんだ。
お互いに傷つけ合ってる。
誰も幸せになってない。
もしかしたら君も、これから工夫して頑張ろうとしてるかもしれない。
「どうやったら会えるか」を研究しようとしてるかもしれない。
でも、頑張る前に。
まず自分自身がどういう構造の中にいるのか、よく理解しとけよ。
ここで少し、概念の話をさせてください。
知っておいた方がいい話です。
裏垢にいる女性たち、全員がそうじゃないけど、かなりの割合で福祉や医療が必要な状態にある人がいます。
例えば境界知能。IQ70から85程度で、知的障害には該当しないけど、生きづらさを抱えている。ケアされなかった発達障害。診断されずに大人になって、社会でうまくいかない。過去のトラウマ。虐待、ネグレクト、性被害。愛着障害。幼少期に適切な愛着関係を築けなかった。メンタルヘルスの問題。うつ、不安障害、依存症。
こういう人たちは、適切な支援を受けられていない。
「私にはこれしかない」って思ってる。
そして、君たちと出会う。
君たちの方はどうか。
孤独だよね。
何かから逃げてるよね。
恋愛は面倒くさい。
相手を理解して、尊重して、時間をかけて関係を築くなんて、できる気がしない。
だから裏垢に来る。
実際、工夫すれば会える。
やりたいこともできる。
でも、それで満たされるわけがない。
なぜなら、君は愛する力を持っていないから。
心理学者エーリッヒ・フロムは『愛するということ』の中で、愛は技術であると言いました。
愛は恋のように「落ちるもの」じゃない。
愛する力とは、相手を一人の人間として尊重すること。相手の幸福を自分の幸福として感じられること。相手を消費せず、対等な関係を築けること。
君にはこれがない。
俺にも、なかった。
だから会えても、やれても、満たされない。
一方、裏垢にいる女性たちには、愛する力の前にまず福祉が必要です。
境界知能やトラウマ、発達障害、愛着障害を抱えた状態で「愛しなさい」と言われても、無理です。
福祉です。
裏垢にいる女性の中には、過去のトラウマを無意識に繰り返している人がいます。
虐待やネグレクトを受けて育った子どもは、「私には価値がない」「私は愛される存在じゃない」と学習します。
君たちとのやりとりが、彼女たちを傷つける。
「やっぱり俺は孤独なんだ」を強化する。
お互いに、傷を深め合ってる。
ここまで読んで、気づいてほしい。
誰も得しない。
誰も幸せにならない。
じゃあどうすればいいのか。
具体的には、心療内科やメンタルクリニックの定期受診。公的な福祉機関、市区町村の福祉課、保健所、生活困窮者自立支援制度など。女性の傷つきをケアするNPO、性暴力被害者支援、DV被害者支援、生活支援など。
これらに繋がることで、安全で安定した生活を取り戻せる可能性がある。
君ができることは、彼女たちを消費することじゃない。
もし本当に彼女たちのことを思うなら、こういう場所があることを伝えること。
君には、愛する力が必要です。
具体的には、相手を人間として尊重する練習。対等な関係を築く経験。自分の孤独と向き合うこと。逃げてきたものと、ちゃんと向き合うこと。
裏垢で消費的な関係を続けても、愛する力は育たない。
むしろ、どんどん失っていく。
会えてても、やれてても、満たされないのはそのせい。
もし君自身もメンタルヘルスの問題を抱えているなら、カウンセリングや心療内科に行くのもいい。
孤独の根っこに、何があるのか。
逃げてきたものは、何だったのか。
それを見つけるために。
最後に、これだけは伝えたい。
人と正しく繋がれない人は、孤独になる。
あらゆる問題の根源にある。
君がこのまま裏垢で消費的な関係を続けていたら、10年後、20年後、どうなってると思う?
会えてる。
やれてる。
でも満たされない。
その繰り返し。
彼女たちがこのまま福祉に繋がらず、傷つけられ続けたら、どうなると思う?
どちらも、孤独に行き着く。
そして、変われるなら、変わってほしい。
ということなんだよね。
全数調査が難しいという事情も現代においてどうかと思うけど、百歩譲って「調査対象となった150市区町村での、日本人を含む納付率」と比較してもらいたいよなぁ。
厚生労働省が150市区町村を対象に実施した調査で、2024年4月～12月金額ベースで、外国人の国民健康保険料の納付率が 63％ と報じられた。つまり未納率は約 37％。
同期間の日本人を含む全体の納付率は約 93％。外国人の納付率はこれより大きく低いと指摘されている。
法律上、社会保険料を滞納／社会保険に未加入でも、在留資格の更新が行えてしまっている。
ただし、報道・制度改正案によると、次のような方向性が示されている：
外国人の国民健康保険料滞納・未払を在留審査（更新・変更）に反映させる制度を、2027年6月から実施する方針。
具体的には、滞納・未納の状況を自治体と連携して 出入国在留管理庁（入管）審査に反映、原則として更新・変更を認めない、という制度設計。
フランスでもドイツでも社保ちゃんと払ってますよという証明書類が資格更新のため必要。
これまでの運用が割とザルだったので、今後は監視を強化していく方針であり、反対しているのは共産党くらいしかない模様。
https://www.jcp.or.jp/akahata/aik24/2024-05-29/2024052902_01_0.html
家を建てるまでは家が無いので地番（法務局管理）になるんだけど
家が出来たら住所が割り当てられるので住所（市区町村管理）になる
って思うのが普通だけど、地番って例えば1番から10番とかで付けてて
3番の土地を半分にしたら3−1番と3−2番、みたいな感じで管理されるんだけど
都会部とかで開発されるとその辺の番号もゴチャゴチャになってる
デフラグするわけにもいかないからそのままにするんだけど、そうするとカオスな状況になって
それは困るってことで市区町村で住所を管理するようになったので地番と住所が分かれてる
困るのは家が完成するまでは住所がないので地番で管理するしかなくて
例えば電気ガス水道とかの契約は住所がなくて地番で契約してるので
デマ勢力が多数のデマと共に「村井現知事が土葬許可を強行しようとしている！」と言う → 村井知事支持者が「それはデマだ！」と反論する って流れで、間接的に双方が「土葬許可なんてあり得ない」って主張することになって、「多様性に配慮して移民に選んでもらえる国になるために日本も土葬を認めよう！」って意見はもう論外ポジションになってるんだよね。
意欲的だったけど市区町村に拒否されたので断念したって経緯を思えば、村井知事の中では機会があればまた土葬を通したいという思いがあったんじゃないかと個人的には邪推していたけど、
（余談だが、そういう意味では土葬云々は完全なデマではなく、誇張を含んだ警戒の言論くらいの認識。最近のはてなでよく言われている言論で例えれば「高市総理は治安維持法を復活させようとしている！」とかと同じような）
それをやったら、土葬強行はデマではなく、むしろ村井知事こそ批判意見に対してデマのレッテルを張って封じ込めを謀った邪悪という風になり、ますます参政党のようなデマ勢力が勢い付くことになってしまう。
他のイシューに関しても、同じことが言える。
デマで相手を貶められればOK、デマだと否定されても結果的に自分達が批判したかった主張Aを敵も味方も否定するという構図を作れる。
最終的に選挙で負けても、対立候補に自分達と近しい主張をさせることができれば、半分くらいは勝ったようなもんだ。
マイナンバーカードの更新時における免許情報等の引継ぎ – マイナンバーカード総合サイト
https://www.kojinbango-card.go.jp/apprec/apply/drivers-license/
引継ぎを希望する場合は、その後の「申請情報登録」画面において、マイナ免許証に記録されている「免許情報記録番号」を入力する必要があります。
この辺がちょっと面倒？
マイナ免許証のみを所持している（通常の運転免許証は所持していない）場合は、マイナンバーカードの受取場所（市区町村役場等）へ自動車等を運転して来場するのは避けてください。
正直に言うと、お父さんをまともに説得するのはもう無理ゲーに近いから、そこにエネルギーを使うより、お母さんとお姉さんを守ることに全振りした方がいいよ。
通帳とカードは死守で正解だよ。
もし暴力未遂っぽいことが出てきたら、DVとしてすぐ警察か行政に相談できるから、その準備だけはしとくと安心だよ。
親戚でも友人でもシェルターでも、市区町村の配偶者暴力相談支援センターとかに繋げば一時避難場所を手配してくれる場合があるよ。
DVは実際に殴られてなくても精神的DVとして扱われることあるから、思ってるより門前払いされない。
最悪の場合を想定して、母名義の家は法律的に守られてることを確認しておくのも大事。
東京23区と周辺のいくつかの市で、東京選挙区での参政党の得票率がどんな要因と関係しているのか、軽い気持ちで回帰分析してみた。
変数の多重共線性とか処理はガバガバなので軽い気持ちで見てほしいんだが、ざっくりまとめると、「大学院卒業者の割合」が高い地域では得票率が低く、「役員の割合」が高い地域では逆に得票率が高い、という傾向がありそう。
使ったデータはNHKが出している投票所別の得票率。手入力なので誤りがあるかもしれない。
それに、東京都の人口統計と国勢調査（令和2年の）などから市区町村ごとの属性データをくっつけて、変数を一律で標準化したうえで回帰分析を行った。
都内の市区町村のうち、データが揃ってる27地域を対象にした（23区＋町田・八王子・調布・西東京）。
20万人以上の市しか一部のデータが見つけられなくて、そこはごめんって感じ。
まず、説明変数を11個使って線形回帰分析をしたところ、決定係数は0.83（調整済み決定係数は0.71）だった。何を使ったかは後で。
そこから影響が特に大きそうな4変数（平均年齢、大学院卒業者割合、役員の割合、情報通信業の割合）に絞って分析し直すと、決定係数は0.73（調整済み決定係数は0.68）になった。
詳しくはこれ
国勢調査は5年に1回しかなくて、最新の結果が令和2年のだった。
4つの変数の関係を見てみると、平均年齢は他の3つの変数（大学院卒、役員、情報通信業）と負の相関を持っていた（相関係数 < -0.69）。一方、大学院卒業者の割合・役員の割合・情報通信業の割合は互いに中程度以上の正の相関（相関係数 > 0.5）を持っており、特に大学院卒と役員の間の相関係数は0.75と大きかった（いずれもピアソン相関）。
ただし、回帰係数を見ると、興味深い違いがある。大学院卒業者の割合、平均年齢、情報通信業の割合はいずれも負の係数を持っていて、これらが高いと参政党の得票率は下がる傾向がある。一方で、役員の割合は正の係数を持っていた。
| 市区町村 | 参政党得票率（NHK） | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢（令和7年1月） | 大学院卒業者割合（令和2年国勢調査） | 役員の割合（令和2年国勢調査） | 情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.6 | 42.69 | 0.088 | 0.162 | 0.115 |
| 中央区 | 9.8 | 9.3 | 42.17 | 0.075 | 0.126 | 0.135 |
| 港区 | 10.1 | 10.4 | 43.48 | 0.065 | 0.171 | 0.131 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.5 | 44.08 | 0.052 | 0.097 | 0.129 |
| 文京区 | 7.4 | 7.6 | 43.35 | 0.097 | 0.098 | 0.118 |
| 台東区 | 10 | 10.1 | 45.59 | 0.041 | 0.109 | 0.112 |
| 墨田区 | 10.1 | 9.8 | 44.88 | 0.035 | 0.073 | 0.115 |
| 江東区 | 9 | 9.4 | 44.82 | 0.041 | 0.069 | 0.12 |
| 品川区 | 9 | 8.6 | 44.34 | 0.056 | 0.077 | 0.143 |
| 目黒区 | 9 | 9.4 | 44.88 | 0.05 | 0.109 | 0.137 |
| 大田区 | 9.9 | 9.5 | 45.67 | 0.039 | 0.069 | 0.105 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.4 | 45.19 | 0.047 | 0.097 | 0.128 |
| 渋谷区 | 10 | 9.7 | 44.8 | 0.054 | 0.142 | 0.152 |
| 中野区 | 9.5 | 9.3 | 44.57 | 0.038 | 0.072 | 0.141 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 0.047 | 0.076 | 0.136 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 0.044 | 0.081 | 0.132 |
| 北区 | 9.2 | 9.4 | 45.74 | 0.036 | 0.058 | 0.107 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.9 | 46.23 | 0.032 | 0.071 | 0.096 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 0.027 | 0.059 | 0.099 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.5 | 0.034 | 0.068 | 0.113 |
| 足立区 | 10.5 | 10.7 | 46.74 | 0.017 | 0.063 | 0.073 |
| 葛飾区 | 10 | 10.4 | 46.52 | 0.02 | 0.061 | 0.083 |
| 江戸川区 | 11 | 10.7 | 45.09 | 0.021 | 0.062 | 0.085 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 0.029 | 0.054 | 0.054 |
| 町田市 | 10 | 9.5 | 48.16 | 0.031 | 0.058 | 0.068 |
| 調布市 | 8.6 | 9.4 | 45.66 | 0.035 | 0.06 | 0.113 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.5 | 46.9 | 0.028 | 0.055 | 0.102 |
雑なモデルなので話半分でね。
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: y R-squared: 0.730
Model: OLS Adj. R-squared: 0.680
Method: Least Squares F-statistic: 14.84
Date: Mon, 21 Jul 2025 Prob (F-statistic): 5.09e-06
Time: 07:21:02 Log-Likelihood: -20.653
No. Observations: 27 AIC: 51.31
Df Residuals: 22 BIC: 57.78
Df Model: 4
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const 1.277e-15 0.111 1.15e-14 1.000 -0.230 0.230
x1 -0.5743 0.230 -2.493 0.021 -1.052 -0.096
x2 -1.3278 0.204 -6.512 0.000 -1.751 -0.905
x3 0.8670 0.174 4.973 0.000 0.505 1.229
x4 -0.5382 0.169 -3.184 0.004 -0.889 -0.188
==============================================================================
Omnibus: 2.233 Durbin-Watson: 2.170
Prob(Omnibus): 0.327 Jarque-Bera (JB): 1.169
Skew: -0.035 Prob(JB): 0.557
Kurtosis: 1.983 Cond. No. 4.48
==============================================================================
| 変数 | 回帰係数 |
| 平均年齢（令和7年1月） | -0.78 |
| 1世帯あたり人口 | -0.31 |
| 男性率（令和7年1月） | 0.07 |
| 外国人比率（令和7年1月） | -0.07 |
| 5年間外国人割合変化 | 0.27 |
| 犯罪認知割合 | -0.05 |
| 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査） | -1.77 |
| 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査） | -0.51 |
| 従業上の地位：役員の割合 | 1.39 |
| 従業上の地位：自営業主の割合 | 0.09 |
| 産業区分：情報通信業の割合 | -0.53 |
| 地域 | 参政党得票率（NHK） | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢（令和7年1月） | 1世帯あたり人口 | 男性率（令和7年1月） | 外国人比率（令和7年1月） | 5年間外国人割合変化（令和2年から7年） | 犯罪認知割合（令和6年件数/令和7年人口） | 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査） | 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：役員の割合（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：自営業主の割合（令和2年国勢調査） | 産業区分：情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.5 | 42.69 | 1.75 | 0.50 | 0.06 | 1.22 | 0.04 | 0.09 | 0.36 | 0.16 | 0.09 | 0.12 |
| 中央区 | 9.8 | 9.8 | 42.17 | 1.76 | 0.48 | 0.07 | 1.33 | 0.01 | 0.08 | 0.28 | 0.13 | 0.08 | 0.14 |
| 港区 | 10.1 | 10.0 | 43.48 | 1.74 | 0.47 | 0.08 | 1.08 | 0.01 | 0.07 | 0.42 | 0.17 | 0.10 | 0.13 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.0 | 44.08 | 1.52 | 0.50 | 0.14 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.39 | 0.10 | 0.09 | 0.13 |
| 文京区 | 7.4 | 7.5 | 43.35 | 1.80 | 0.48 | 0.07 | 1.32 | 0.01 | 0.10 | 0.25 | 0.10 | 0.08 | 0.12 |
| 台東区 | 10.0 | 10.3 | 45.59 | 1.58 | 0.51 | 0.09 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.36 | 0.11 | 0.09 | 0.11 |
| 墨田区 | 10.1 | 10.1 | 44.88 | 1.69 | 0.49 | 0.06 | 1.25 | 0.01 | 0.04 | 0.28 | 0.07 | 0.07 | 0.12 |
| 江東区 | 9.0 | 9.2 | 44.82 | 1.84 | 0.49 | 0.07 | 1.23 | 0.01 | 0.04 | 0.27 | 0.07 | 0.06 | 0.12 |
| 品川区 | 9.0 | 8.6 | 44.34 | 1.73 | 0.49 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.06 | 0.24 | 0.08 | 0.07 | 0.14 |
| 目黒区 | 9.0 | 9.3 | 44.88 | 1.74 | 0.47 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.05 | 0.35 | 0.11 | 0.10 | 0.14 |
| 大田区 | 9.9 | 9.7 | 45.67 | 1.77 | 0.50 | 0.04 | 1.26 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.07 | 0.07 | 0.11 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.3 | 45.19 | 1.84 | 0.47 | 0.03 | 1.22 | 0.01 | 0.05 | 0.30 | 0.10 | 0.10 | 0.13 |
| 渋谷区 | 10.0 | 9.9 | 44.80 | 1.61 | 0.48 | 0.06 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.34 | 0.14 | 0.12 | 0.15 |
| 中野区 | 9.5 | 9.5 | 44.57 | 1.57 | 0.51 | 0.07 | 1.20 | 0.01 | 0.04 | 0.33 | 0.07 | 0.09 | 0.14 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 1.73 | 0.48 | 0.04 | 1.19 | 0.00 | 0.05 | 0.26 | 0.08 | 0.09 | 0.14 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 1.57 | 0.50 | 0.12 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.34 | 0.08 | 0.09 | 0.13 |
| 北区 | 9.2 | 9.2 | 45.74 | 1.71 | 0.50 | 0.09 | 1.31 | 0.01 | 0.04 | 0.31 | 0.06 | 0.07 | 0.11 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.6 | 46.23 | 1.77 | 0.50 | 0.11 | 1.19 | 0.01 | 0.03 | 0.29 | 0.07 | 0.08 | 0.10 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 1.73 | 0.49 | 0.07 | 1.29 | 0.01 | 0.03 | 0.30 | 0.06 | 0.07 | 0.10 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.50 | 1.89 | 0.48 | 0.04 | 1.22 | 0.01 | 0.03 | 0.25 | 0.07 | 0.08 | 0.11 |
| 足立区 | 10.5 | 10.6 | 46.74 | 1.84 | 0.50 | 0.06 | 1.28 | 0.01 | 0.02 | 0.31 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 葛飾区 | 10.0 | 10.5 | 46.52 | 1.86 | 0.50 | 0.06 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.27 | 0.06 | 0.08 | 0.08 |
| 江戸川区 | 11.0 | 10.8 | 45.09 | 1.93 | 0.50 | 0.07 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.26 | 0.06 | 0.07 | 0.09 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 1.96 | 0.50 | 0.03 | 1.28 | 0.01 | 0.03 | 0.21 | 0.05 | 0.07 | 0.05 |
| 町田市 | 10.0 | 10.0 | 48.16 | 2.06 | 0.49 | 0.02 | 1.44 | 0.01 | 0.03 | 0.17 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 調布市 | 8.6 | 9.1 | 45.66 | 1.92 | 0.49 | 0.02 | 1.14 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.06 | 0.08 | 0.11 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.2 | 46.90 | 2.00 | 0.49 | 0.03 | 1.15 | 0.01 | 0.03 | 0.20 | 0.06 | 0.08 | 0.10 |
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: y R-squared: 0.833
Model: OLS Adj. R-squared: 0.711
Method: Least Squares F-statistic: 6.803
Date: Mon, 21 Jul 2025 Prob (F-statistic): 0.000472
Time: 06:53:14 Log-Likelihood: -14.148
No. Observations: 27 AIC: 52.30
Df Residuals: 15 BIC: 67.85
Df Model: 11
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const -5.405e-15 0.106 -5.12e-14 1.000 -0.225 0.225
x1 -0.7820 0.361 -2.165 0.047 -1.552 -0.012
x2 -0.3056 0.355 -0.860 0.403 -1.063 0.452
x3 0.0671 0.270 0.248 0.807 -0.509 0.643
x4 -0.0737 0.213 -0.346 0.734 -0.527 0.379
x5 0.2652 0.168 1.579 0.135 -0.093 0.623
x6 -0.0534 0.246 -0.217 0.831 -0.578 0.472
x7 -1.7650 0.293 -6.018 0.000 -2.390 -1.140
x8 -0.5147 0.379 -1.358 0.195 -1.322 0.293
x9 1.3916 0.348 3.994 0.001 0.649