抄録
Ziarkoが提案した可変精度ラフ集合モデルは，ラフ集合における近似の定義を緩め，矛盾を含む情報をラフ集合の枠組みで扱う基礎的な手法を与えている．
可変精度ラフ集合モデルにおける縮約の定義に関しては，下近似による近似の質を保存する縮約，下近似の構造を保存する縮約など多様な提案がなされている．
しかし，これら多様な縮約に対する評価手法に関する研究は，あまり行われていない．
本研究では，可変精度ラフ集合モデルにおける各種の縮約に対する評価尺度の構築を目指し，その基礎として，可変精度ラフ集合モデルにおける決定ルールの確信度および被覆度の平均値に関する性質について考察する．
具体的には，予め設定した精度βの下で，任意の空でない条件属性集合および決定属性集合から得られる，確信度がβより大きいすべての決定ルールの確信度の平均値および被覆度の平均値に関する性質を導出する．
