因果効果のメカニズムを検討する：媒介分析(Causal Mediation Analysis)入門①～既存の手法の問題点～ - Unboundedly
お久しぶりです。無事に博士課程の進級試験（qualifying exam)を通過しましたので、ようやく長かった二年間のコースワーク期間が終わりました。まだ口頭試験がありますが、これからやっと研究に集中できるフェーズに入ります。同時に時間にも余裕ができてきたので、ブログ活動を再開します。 さて、今回は媒介分析（"causal" mediation analysis)に関してまとめます。なぜ"causal"と強調しているのかは後ほどわかると思います。 これまでデータを用いた統計的因果推論について何個か記事を書いてきました。例えば、ある薬Aが病気Yに対して本当に効果があるのかどうかをどのように統計的に検討するかという話でした。 １．因果推論入門・データから因果関係が言えなくなる主な原因について ２．反事実モデル（Counterfactual model)の考え方の導入と実際のケース（受動喫煙の健
障害の事後分析を読んで得た教訓 ― 「何がシステムを停止させるのか？」 | POSTD
私はポストモーテム（事後分析）の記録を読むのが大好きです。ポストモーテムを読むと勉強になりますが、大抵の教材的資料とは違って、興味深いストーリーが含まれているのです。相当な時間をかけてGoogleとMicrosoftのポストモーテムを読みました。大きな障害を招く最大の原因について、私は（まだ）きちんと分析していませんが、何度も繰り返し目にするポストモーテムのパターンがいくつかあります。 エラーハンドリング 適切なエラーハンドリングのコードを書くのは難しいものです。エラーハンドリングのコードに含まれるバグは、 大きな 問題を引き起こす主な原因となっています。つまり、エラーによってバグのあるエラーハンドリングのコードが実行されるということは、単に個々のエラーが重なるだけという事態にはとどまらないのです。障害が重なって重大なシステム停止につながることはよくあります。それはある意味明らかなことで、
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