2020年10月刊行『「意思決定」の科学 なぜ、それを選ぶのか』（川越敏司 著）の記載に誤りがありましたので、ここに訂正してお詫びいたします。
[2021年2月15日更新]
p.26, 11-12行目
（誤）2.41円がこのゲームの賞金の期待効用となることがわかります
（正）2.414円がこのゲームの賞金の期待効用なので、√x=2.414からx=5.827、つまり約583円がこれと同じ効用をもたらす、このゲームの参加権のために支払ってもよい金額となります
p.60, 表1-7, 一番左端の列「選択肢Bにスイッチした組番号」の数値が1つずれている。
| 選択肢Bにスイッチした組番号 | 高い賞金が当たる確率p | 閾値相対的リスク回避度r |
|---|---|---|
| 1 | 0.1 | -1.71 |
| 2 | 0.2 | -0.95 |
| 3 | 0.3 | -0.49 |
| 4 | 0.4 | -0.14 |
| 5 | 0.5 | 0.15 |
| 6 | 0.6 | 0.41 |
| 7 | 0.7 | 0.68 |
| 8 | 0.8 | 0.97 |
| 9 | 0.9 | 1.37 |
| 10 | 1.0 | 1.37以上 |
p.61, 5行目
（誤）リスク回避度は-1.71以下となります
（正）リスク回避度は-1.71となります
p.62, 11行目
（誤）あなたが組6で選択肢Bにスイッチ
（正）あなたが組7で選択肢Bにスイッチ
p.62, 12行目
（誤）表1-7での組5に対する
（正）表1-7での組6に対する
p.62, 13行目
（誤）組6に対する
（正）組7に対する
p.69, l.6
（誤）閾値相対的リスク回避度という値を求めてみることにしましょう
（正）閾値相対的リスク回避度と類似したαの閾値を求めてみることにしましょう
p.69, l.11
（誤）この実験5の場合、閾値相対的リスク回避度の値
（正）この実験5の場合、αの閾値
p.69, l.18
（誤）その人の相対的リスク回避度αの値
（正）その人のαの値
p.69, 下から2行目
（誤）閾値相対的リスク回避度であり
（正）αの閾値であり
p.70, 図1−6
（誤）k=1とk=2とが無差別となるような閾値相対的リスク回避度の値
（正）k=1とk=2とが無差別となるようなαの閾値
p.70, l.7
（誤）この場合の閾値相対的リスク回避度
（正）この場合のαの閾値
p.70, 下から4行目
（誤）この場合の閾値相対的リスク回避度の値は
（正）この場合のαの閾値は
p.70, 最後の2行（2か所）
（誤）相対的リスク回避度が
（正）αの閾値が
p.71, l.3
（誤）閾値相対的リスク回避度を計算し
（正）αの閾値を計算し
p.79, l.10
（誤）対応する閾値相対的リスク回避度
（正）対応するαの閾値
p.79, l.14-15（2か所）
（誤）閾値相対的リスク回避度
（正）αの閾値
p.79, l.16
（誤）あなたの相対的リスク回避度は0.418より大きくて0.438以下であるということ
（正）あなたの相対的リスク回避度は、1-αより、0.562以上で0.582より小さいということ
p.73, 表1−8 見出し
（誤）閾値相対的リスク回避度の値
（正）αの閾値
p.73, 表1−8 注
（誤）閾値相対的リスク回避度の値
（正）αの閾値
p.115, 1行目
（誤）喜びより小さい
（正）喜びより大きい
p.194, 9行目
（誤）γ=-0.125を推定値と
（正）γ=-0.25を推定値と
p.194にある式の右辺の2行目
（誤）(9/8)m - (1/8)o if m > 0
（正）(5/4)m - (1/4)o if m > 0
p.195, 下から2行目
（誤）それぞのタイプにおける
（正）それぞれのタイプにおける
p.206, 2行目
（誤）測定することでき
（正）測定することができ
probability weighting functionは、むしろ内容的には、probability distortion functionと呼ぶべき内容です。ちなみに、probability weightは名詞なので確率「加重」、probability weightingは動名詞なので確率「重み付け」というニュアンスを生かしてみたいとは思いました。ただ、もっと内容をくみ取って意訳するなら、確率変形関数とかにした方がよかったのかもしれません