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1. p. 43의 각주가 페이지 번호를 침범하는 문제는 각주 내의 페이지 나누기가 잘 동작하지 않기 때문입니다. \usepackage{bigfoot}하면 이 문제를 피해갈 수 있습니다. (이렇게 한 결과 각주의 배열이 전체적으로 조금 달라질 겁니다.)
2. 위와 같이 하였더니 p.34의 각주 안에 있는 도표가 앞 줄과 분리되어서 다음 페이지로 넘어가 버립니다. 이것은 p.34의 식 (7)과 식 (8)이 너무 많은 수직 공간을 차지하기 때문에 벌어지는 일이므로, 790행 부근에 있는 \par를 없애고 바로 \begin{eqnarray}로 시작하도록 하여 공간을 줄여주면 뒤로 갔던 도표가 다시 돌아올 것입니다.
1. p. 43의 각주가 페이지 번호를 침범하는 문제는 각주 내의 페이지 나누기가 잘 동작하지 않기 때문입니다. \usepackage{bigfoot}하면 이 문제를 피해갈 수 있습니다. (이렇게 한 결과 각주의 배열이 전체적으로 조금 달라질 겁니다.)
2. 위와 같이 하였더니 p.34의 각주 안에 있는 도표가 앞 줄과 분리되어서 다음 페이지로 넘어가 버립니다. 이것은 p.34의 식 (7)과 식 (8)이 너무 많은 수직 공간을 차지하기 때문에 벌어지는 일이므로, 790행 부근에 있는 \par를 없애고 바로 \begin{eqnarray}로 시작하도록 하여 공간을 줄여주면 뒤로 갔던 도표가 다시 돌아올 것입니다.
第~\ref{sec:仮説}章述べたように仮説1は選挙公約の距離と投票決定基準として選挙公約の重視程度には正の関係があるということであり、この仮説を検証するモデルをモデル1とする。第~\ref{subsubsec:従属変数}項で選挙公約の重視程度は「1 : 全く重視しなかった」から「4 : かなり重視した」という4点の順序尺度であるため、本稿では順序ロジスティクス回帰分析で仮説1を検証する。モデル1は以下のように表現することができる。
\begin{eqnarray}
y^*_i & = & a + \beta_1 Distance_{1, i} + \beta_1 Distance_{2, i} + \beta_1 Distance_{3, i} \notag \\
& & + \beta_2 Control\ Variable_{1, i} + ... + \beta_n Control\ Variable_{n, i} \label{eq:model1_1}
\end{eqnarray}
\begin{center}
$a$：切片 \quad $Distance_{n, i}$：有権者$i$が所属する選挙区の公約の距離(第$n$因子) \\
$Control\ Variable_n$：$n$番目の統制変数
\end{center}
\begin{eqnarray}
y_i & = & 1\mathrm{（全く重視しなかった）} \quad \mathrm{if} \ \mathrm{cutpoint1} (\tau_1) > y^*_i \notag \\
& = & 2\mathrm{（ほぼ重視しなかった）} \quad \mathrm{if} \ \mathrm{cutpoint2}(\tau_2) > y^*_i > \mathrm{cutpoint1}(\tau_1) \notag \\
& = & 3\mathrm{（やや重視した）} \quad\quad\quad\ \ \ \mathrm{if} \ \mathrm{cutpoint3}(\tau_3) > y^*_i > \mathrm{cutpoint2}(\tau_2) \notag \\
& = & 4\mathrm{（とても重視した）} \quad\quad\ \ \ \mathrm{if} \ y^*_i > \mathrm{cutpoint3} (\tau_3) \label{eq:model1_2}
\end{eqnarray}