読了目安:8分 更新日:2018/07/18 公開日:2017/05/01 0 人 のお客様が役に立ったと考えています 遺産相続となると、いくら今まで良好な親戚関係を築いていた親族同士でもトラブルになることは十分に考えられる。実際に、遺産相続が引き金となり親族との縁を切ったという話はどこでも聞く話であり、「お金の切れ目が縁の切れ目」なんて言葉に妙に納得してしまうほどだ。こういったトラブルを起こさないためにも、「 生前贈与 」や「 遺言書 」などを用いて話し合いをしておくべきなのだが、実際はそうもいかず被相続人が亡くなってから遺産相続と向き合う人が多いのも事実なのだ。そんな遺産相続でありがちなパターンと、実際にそれが起きてしまった時の対処法など、これから遺産相続に関わる可能性のある人に、ぜひとも抑えておいてほしいポイントを説明したいと思う。 遺産相続に関するトラブルは年々増えている 遺産相続に関するトラブルはここ10年あまりで約30%も増えていると言われている。 少し古い数字になるのだが、 昭和60年:5, 141件に対し、 平成25年:12, 263件 約2.
(遺留分について) 遺言があれば、遺言に従って遺産分割を行います。 ただし、法定相続人は各々「遺留分」というものを持っています。 「遺留分」とは、その法定相続人が最低限相続できる財産の範囲です。 父母または祖父母のみが相続人の場合、被相続人の財産の3分の1が遺留分となります。 それ以外の場合、被相続人の財産の2分の1が遺留分です。 法定相続人は遺言書の内容に関わらず、この範囲の財産を確保することが可能です。 例えば法定相続人が配偶者と子2人のケースで「友人Aに全財産を相続させる」という旨の遺言があったとします。 この場合、遺族が遺留分を主張すれば、相続人の財産の2分の1が遺留分として遺族に確保されます。配偶者の法定相続分は2分の1なので、さらにその半分の4分の1が相続財産となり、子2人は残った4分の1をさらに平等に分割するので最終的に8分の1を相続します。 なお、兄弟姉妹は遺留分がないので注意してください。 (3)分割できない物はどう分ける? 不動産は分割しにくい財産の代表例です。 こういったものを遺産相続するためには、以下の方法を検討してください。 現物分割 土地を分割し、それぞれを単独で所有します。 不動産などは分割すると価値が著しく減ってしまうので、この方法を好む人は少ないようです。 共有する 相続人の全員または複数の人間で対象の財産を共有します。 各相続人は自己の持ち分の範囲で、その財産全体を使用収益できます。 代償分割 相続人の1人が対象財産を単独で相続し、他の相続人に代償として現金を支払う相続方法です。 例えば被相続人の子3人が3000万円の価値の家を相続する場合は、1人が家を単独相続し、他の2人に1000万円ずつ支払うと全員が平等に相続したことになります。 換価分割 対象の財産を売り払い、売却金額を公平に分割する相続方法です。 相続人の数が2人のとき、被相続人の土地を売却し、3000万円で売れたとします。この3000万円を2人で等分に分け合えば、平等に分割したことになります。 (4)遺産分割協議は相続人全員の同意を書面で残す!
戸籍を入れていない内縁の妻または夫は、相続上非常に不利な立場となります。 たとえ長年同居をした事実上の配偶者であっても、相続権がありません。 相続できる権利は、被相続人と同居していた家屋の賃貸借権のみです。例えば内縁関係にある男女が賃貸物件に住み続け、男性が亡くなった場合、男性の遺族が賃貸借権を相続して女性を追い出そうというケースが考えられます。こういった場合、女性の権利を守る観点から女性側に賃貸借権が認められ、同じ家屋に住み続けることができるようになっています。 なお、男性と女性の立場が入れ替わっても同じです。 内縁者の相続相続が可能なのは、次の2つのケースです。 特別縁故者になる 法定相続人が1人もいないか、法定相続人全員が相続放棄をした場合、被相続人の世話をしていた人が「特別縁故者」として相続ができることがあります。 家庭裁判所に「特別縁故者の申立て」を行って認められれば、相続権を獲得できます。 遺言で相続人に指定してもらう 内縁者でも、被相続人の遺言で相続人として指定されていれば相続が可能です。 他の法定相続人の遺留分(遺留分)を侵害しない限り、遺言通りの財産を相続できます。 (3)解決策:相続人を確定させるために遺言を! 法定相続人は、あくまで「法で指定された相続人」です。 誰に何を相続させるかは、被相続人が任意に決めることができます。適正な遺言書を作り、誰が相続人であるかをはっきりさせておけば、多くのトラブルは防ぐことができるのです。 トラブル例2:分割する割合で揉める 相続人が決まったら、何をどう分けるか決めなければなりません。相続トラブルの多くはここで発生します。 (1)法律ではどうなっている? 相続人が配偶者+子または孫の場合 配偶者が被相続人の財産の2分の1、子または孫が残りの2分の1を相続します。 子または孫が複数いる場合は、子の取り分である2分の1を子または孫の人数で除して平等に分割します。 相続人が配偶者+父母または祖父母の場合 配偶者が3分の2、父母または祖父母が2分の1を相続します。 父母または祖父母が複数いる場合は、取り分の3分の1を人数で除して平等に分けます。 相続人が配偶者+兄弟姉妹の場合 配偶者が4分の3、兄弟姉妹が4分の1を相続します。 兄弟姉妹が複数いる場合は、取り分の4分の1をさらに兄弟姉妹同士で分割して相続します。 (2)遺言があったら?
遺産相続で揉めると聞いたことがある人はいるのではないでしょうか?テレビやネット、ブログでも遺産分割で揉めたという話題を見かけます。 実際に、遺産分割をすることになり「遺産相続で揉めるありがちなパターンって何?」と気になる方もいるでしょう。実は、遺産分割で揉める多くの問題が不動産相続のトラブルです。ここでは、良くある不動産相続のトラブル事例と解決策をご紹介します。 この記事を読めば、安心して不動産相続ができるはずです。ぜひ、参考にしてみてください。 遺産相続のトラブル件数 司法統計年報の「遺産の分割による処分(調停・審判)家庭裁判所の新受件数推移を確認すると、2017年度には16, 016件の相談があり、相続のトラブル件数は増えていることが分かります。相談の中でも、トラブルに発展しやすいものが不動産相続なのです。 社会生活統計指標によると、2017年度の日本の持家率は61. 7%であり、相続対象は金融資産が2割に満たないのに対して、不動産資産は8割も占めるのです。しかし、不動産資産は現金のように分割できず、取り扱う際には専門的な知識が必要となるため、トラブルに発展しやすくなります。 不動産相続のトラブル解決事例5選 不動産相続のトラブルが多い理由についてご説明しましたが、実際にどのようなトラブルがあるのでしょうか?トラブルに対する解決事例も覚えておくと安心できるでしょう。 ここでは、不動産相続のトラブル解決事例をご紹介します。 1. 不動産を平等に分けることによるトラブル 兄弟や親族との遺産分割争いを避けるため、民法で定められた法定相続分を利用して不動産を平等に分割にする方が増えています。 たとえば、3, 000万円の価値がある不動産を3人で1, 000万円ずつ持ち分として共有する場合を考えてみましょう。このような相続を見ると平等に感じられますが、子どもや孫の世代の相続時に複雑化してしまいます。 また、不動産売却や賃貸経営する場合は自分の意志だけではなく、持ち分権利者の同意を得なければいけず、揉め事につながってしまうのです。 トラブルの解決策 不動産を平等に分ける場合は、将来のことを見据えて話し合います。不動産が平等に分けられない場合は、1人が相続する代わりに代替金を支払う方法や、不動産を現金化して分割する解決策があります。 しかし、不動産を現金化する場合は、税金の取り扱いを考慮した方が良いため、税理士に相談しましょう。 2.
】という現実があります。 ※5000万円なんて、ちょっとしたマイホームと預貯金でそれくらいになります。 遺産が多くない人ほどもめやすい? 裁判沙汰にまでこじれやすい? といえるかもわかりませんね。 「わずか数百万円でもめている?」というケースも私自身はたくさん相談を受けています。 遺産がそれほど大きな額ではない方のほうが相続でもめている理由 あくまで私の推測ですが、その理由を考えてみます。 おそらくお金持ちの人ほど、身近に弁護士・税理士などの専門家と日頃から接する機会が多く、事前に相談できているからではないでしょうか? また日本の相続税率は大変厳しいものです。(最高税率55%)ですから、お金持ちの場合相続人全員が「少しでも支払う税金を少なくする努力をしよう!」と一致団結し、それだけもめにくいとも考えられます。 そして、私の経験からでは 「遺産がそれほど多くない人ほど相続人(遺産をもらう人)はお金や財産が必要としている? !」 ということです。子供の教育資金や結婚資金、重い住宅ローンなど、 なにかとお金が必要な年齢になっている時に相続が発生しやすいから? そんな風に私は感じています。 確かに法律では子供たちはみんな同じ相続割合ですから『たとえ200万円でも貰えるものは貰う!たとえ泥沼の調停や裁判してまでも!』というお気持ちもわかりますが、個人的には「たった200万円でそこまで?」とも思ってしまいます。 遺産が多い少ないに関係なく、全ての人に相続でもめない相続対策は必要 相続対策と聞いてみなさん「 相続税対策? 」と混同されます。相続税対策とは相続税を節税するものですが「 相続対策 :とはスムーズで円満な相続をするための対策です。ですから「相続税対策」と「相続対策」は似て非なるものなんです。では少し具体的なお話でご説明します。 介護の問題が相続をややこしくする? 今は、超高齢化社会です。 さらにこれからますます医療などの進歩により平均寿命は伸びていくと予想されています。 ※2060年には女性90. 93歳 男性84.
3) は (1. 1) と同じ形をしているが,母平均μを標本平均 に置き換えたことにより,自由度が1つ減って n - 1になっている。これは標本平均の偏差の合計が, という制約を生じるためで,自由度が1つ少なくなる。母平均μの偏差の合計の場合はこのような関係は生じない。 式(1. 3)は平方和 を使って,以下のように表現することもある [ii] 。 同様にして,本質的に(1. 4)と同じなのでしつこいのだが,標本分散s 2 (S/ n )や,不偏分散V( S / n -1)を使って表現することもある。平方和による表現のほうが簡潔であろう。 2.χ 2 分布のシミュレーションによる確認 確率密度関数を使ってχ 2 分布を描いた。左は自由度2, 4, 6の同時プロット。右は自由度2, 4, 10, 30であるが、自由度が大きくなるにつれて分布が対称に漸近する様子が分かる。 標準正規乱数Zを発生させて、標本サイズ5の平均値 M 、平方和 W 、偏差平方和 Y を2万件作成し、その 平均値 と 分散 を求め、ヒストグラムを描いた。 シミュレーション結果をまとめると下表のようになる。 統計量 反復回数 平均 分散 M 20, 000 0. 0 0. 2 W 5. 0 9. 9 Y 4. 0 8. 0 標準正規母集団から無作為抽出したサイズ n の標本平均値の平均(期待値)は0であり,分散は となっていることが確認できる。 χ 2 分布の期待値と分散は自由度の記号を f で表示すると [iii] ,以下のようになる。期待値が自由度になるというのは,平方和を分散で割るというχ 2 値の定義式, をみれば直感的に理解できるだろう(平方和を自由度で割ったものが分散であった)。χ 2 分布は平均値μや分散σ 2 とは無関係で,自由度のみで決まる。 式(1. 1)のようにWは自由度 f = n のχ 2 分布をするので期待値は5であり,式(1. 3)のようにYは自由度 f = n -1のχ 2 分布をするので期待値が4になっていることが確認できる,分散も理論どおりほぼ2 f である。 [i] カイ二乗統計量の記号として,ここでは区別の必要からWとYを使った。区別の必要のない文脈ではそのままχ 2 の記号を使うことが多い。たとえば, のように表記する。なおホーエルは「この名前はうまくつけてあるわけである」(入門数理統計学,250頁)と述べているが,χ 2 のどこがどうして「うまい」名前なのか日本人には分かりにくい。 [iii] 自由度の記号は一文字で表記する場合は f のほかに m や,ギリシャ文字のφ,ν(ニューと読む)などが使われる。自由度の英語はdegree of freedomなので自由の f を使う習慣があるのだろう。 f のギリシャ文字がφである。文脈からアルファベットを避けたい場合もありφを使うと思われる。νは n のギリシャ文字である。χ 2 分布の自由度が標本サイズ n に関係するためであろう。標本サイズと自由度とを区別するため,自由度にギリシャ文字を使うという事情からνを使う。なお m を使う人は n との区別のためだと思われるが,平均の m と紛らわしい。νはアルファベットのvに似ているので,これも紛らわしい。
0% 61 30. 5% 113 56. 5% 26 13. 0% Female 80 39 48. 8% 37. 5% 11 13. 8% Male 120 22 18. 3% 83 69. 2% 15 12. 5% 自由度: d. = ( r -1)( c - 1) =2 である。 大きなχ 2 値が観測され,有意水準5%で帰無仮説は棄却される。つまり男女で同じだとは言えない(性差がある)。 3.分割表の単分類検定 この検定は統計学のテキストには掲載されていない。クロス集計ソフトウエアであるQuantumにSingle Classification test (「単分類検定」あるいは「セル別検定」などの意味)として搭載されている。 マーケティング調査のクロス集計表は大部になることが多いので、集計表の解釈作業において、特徴のある場所を探すのに苦労する。そこで便利な方法が単分類検定である。このアイデアはすべてのセルを検定するもので、回答者全体の分布と有意差のあるセルに*印などをつける。 クロス表のあるセルに注目する。たとえば1行1列目のセル f 11 に注目する場合、以下のように「注目している一つのセル」と「それ以外」に二分し、回答者全体の行も同様に二分して2×2の分割表を、部分的に考える。 このセル f 11 は、たとえば性別が「男性」における,あるブランドに対する「認知」などであり、これが回答者「全体」の認知 f ・ 1 に比べて大きな差異であるか否かを検定する。検定統計量は(0. 1)式で与えられる。この検定をすべてのセルで実行するのである。 各セルの検定は、回答者全体の行を理論分布とみなせば、形式的には自由度1の適合度検定に相当する。また。回答者全体の比率を母比率π 0 とみなせば、形式的には(0. 2)式の、母比率の検定と同値である。 検定の多重性を考慮していないという理論的問題はあるが、膨大なクロス集計表をめくりながら、注目すべきセルに*印がマークされる便利なツールとして利用することができる。 ここで、 <カイ二乗分布> 母集団が正規分布N(μ,σ 2)に従うとき,そこから 無作為抽出 したサイズ n の標本を考える。別の表現をすると, n 個の確率変数 X i が互いに独立に正規分布N(μ,σ 2)に従うとき、標準化した確率変数の平方和Wは自由度 n のχ 2 分布に従う [i] 。 最初から標準正規母集団N(0, 1)を考えれば, と置き換えるのと同じではあるが,確率変数 Z i の単なる平方和として以下のように表現することもある。 さて,実際には母数μやσは未知である。そこで標本平均 を使った統計量Yを定義する。Yは自由度 n - 1のχ 2 分布に従う。 式 (1.
※コラム「統計備忘録」の記事一覧は こちら ※ 独立性の検定とは、いわゆるカイ二乗検定のことです。アンケートをする人にはお馴染みの、あのカイ二乗検定です。適合度の検定、母分散の検定など、カイ二乗分布を利用した統計的仮説検定のことをカイ二乗検定と呼ぶのですが、ただ単に「カイ二乗検定」とあれば、それは「独立性の検定」を指していると考えて間違いないでしょう。 さて、独立性の検定の「独立」とは一体どういうことなのでしょうか。新曜社の統計用語辞典では次のように書かれています。 「2つの事象AとBについて、その同時確率P(AB)がAの確率とBの確率との積となるならば、すなわち P(AB)=P(A)・P(B) となるならば、AとBは独立であるという」 例えば、大学生を調査して、その中で、女性が60%、美容院で髪をカットする人が80%だったとします。 X. 性別 女性 男性 60% P(A) 40% Y. 髪をカットする所 美容院 80% P(B) 理容院 20% もし「女性である(A)」と「美容院で髪をカットする(B)」が完全に独立した事象であれば、「女性で、かつ、美容院で髪をカットする人」である確率P(AB)は、次の計算により48%となります。この確率は、独立を仮定した場合に期待される確率、すなわち期待確率です。 P(AB)=0. 6×0. 8=0.
Step1. 基礎編 25.
カイ二乗検定はカイ二乗分布を利用する検定方法の総称である。カイはギリシャ文字のχである。χ 2 検定とも書く。アルファベットのエックス( x )に似ているが異なる文字なので注意。 母分散の検定、分布の適合度検定、分割表(クロス集計表)の独立性や一様性の検定などに利用される。統計モデルを構築した際に、データとモデルとの適合度の検定にも使われる。 <カイ二乗検定の例> 1.適合度検定 母集団においてk個の級 A 1, …, A k が互いに重複なく分類され、その確率を P ( A i) = p i ( i = 1, …k )とする。∑ p i = 1 である。この確率分布 p i = ( p 1, …, p k) が、母集団の分布π i = (π 1, …, π k) に適合するかを検定する。 標本サイズ n とπ i の積 nπ i が各級の期待度数である。観測度数を f i と書き表に示す。観測度数にO(Observed),期待度数にE(Expected)を記号として使う。 ❶ 仮説の設定 帰無仮説 H 0 : p i = π i 対立仮説 H 1 : p i ≠ π i (H 0 の等号のうち少なくとも1つが不等号) ❷ 検定統計量: ❸ 自由度:φ = k - c - 1 ❹ 有意水準 α(通常はα=0. 05に設定することが多い) ❺ P値が0.
05を下回るので、独立ではない。 つまり、薬剤群かコントロール群かによって、治るか治らないかが違ってくる。 こんな結論になります。 カイ二乗検定の例題:カイ二乗値の計算式は? ここから、カイ二乗値の計算式を解説します。 もし、カイ二乗検定の概要だけで知れればいい、ということであれば、ここから先は確認しなくてもOKです。 カイ二乗値は、各カテゴリで、以下の計算式で求めた値を全て足し合わせたものです。 つまり、先ほどのデータで表1と表2の差を計算していることになります。 この計算式をもとに各カテゴリで計算すると、以下のような表を作ることができます。 1. 78 1. 45 そしてカイ二乗値は、これら4つの値を全て足したもの。 1. 78+1. 45+145=6. 46 この6. 46が、カイ二乗値になります。 イェーツの連続性補正のカイ二乗値というものもある 実はカイ二乗値には、上記で示したものの他に「イェーツの連続性補正」をしたカイ二乗値というのもあります。 イェーツさんによれば、 カイ二乗値とカイ二乗分布に小さなズレがあり、そのズレの影響で本来より有意差が出やすい結果になってしまうのではないか というわけです。 有意差が出やすいということは、 本来有意差がないのに有意差があるという間違った結果が出るリスク(第一種の過誤、αエラー) が大きくなる ということ。 αエラーが大きくなっちゃダメですよね。。 なので、それを補正するのがイェーツの連続性補正。 イェーツの連続性補正については、こちらの記事をご参照くださいませ! カイ二乗検定でP値を算出するには、自由度を求めてカイ二乗分布表と見比べる カイ二乗値が算出できれば、あとはカイ二乗分布表と見比べるだけです。 見比べる際には「自由度」の知識が必要になりますので、 自由度についても学んでおきましょう 。 前述の通り、このデータをもとに出力されるP値は、0. 05を下回ります。 そのため結論は"独立ではない"、つまり、薬剤群かコトロール群かによって、治るか治らないかが違ってくる。 カイ二乗検定を統計解析ソフトで実践したり動画で学ぶ カイ二乗検定をEZRで実践する方法を、別記事で解説しています 。 EZRとは無料の統計ソフトであるRを、SPSSやJMPなどのようにマウス操作だけで解析を行うことができるソフトです。 EZRもRと同様に完全に無料であるため、統計解析を実施する誰もが実践できるソフトになっています。 2019年5月の時点で英文論文での引用回数が2400回を超えているとのことで、論文投稿するための解析ソフトとしても申し分ありません。 これを機に、EZRで統計解析を実施してみてはいかがでしょうか?
1 16. 3 19. 4 17. 4 22. 4 100% 国勢調査 13 17 16 18 自由度: d. f. = k - 1 = 6 - 1 = 5 検定統計量: 自由度5のχ 2 値(有意水準5%)である11. 070より大きな値が観測された。年代分布が母集団と同じであるという帰無仮説は棄却される。 P 値を計算すると非常に小さく0.