想定される仮説を挙げて、統計学的観点から正しいか否かを判断する手法だそうです。この場で説明しようと思いましたが、かなり難しい作業であるという結論に至りました。なんとなくわかったような気になるのが次の例です。すべてのカラスが黒くないことを証明するのは、1匹の黒くないカラスを見つければよい。このように、仮説を証明することは難しくても、仮説の否定形は容易に証明できることがあります。統計学的に正しいと考えられる場合もあります。正しい仮説を絞り込んで導き出す方法のようです。言葉で説明してもわかりにくいので1つ例を取り上げてみます。今、異常が発生するクライアント/サーバ型のシステムがあったとします。原因として、クライアント、ネットワーク、サーバの欠陥が考えられます。仮説1:特定のクライアントに欠陥がある1検証可能な仮説:特定のクライアントの欠陥があれば、他のクライアントで異常は発生しない仮説2:ネットワークに欠陥がある2検証可能な仮説:ネットワークに欠陥があれば、他のクライアント/サーバ型のプログラムでも異常が発生する仮説3:サーバに欠陥がある3検証可能な仮説:サーバに欠陥がないならば、一定の条件を満たすクライアントでしか異常が発生しない仮に複数のクライアントで異常が発生した場合、1の仮説は否定され、結果的に仮説1は正しくないことになります。統計学的観点から2を否定することができ、結果として仮説2は正しくないことになります。仮説3は恐らく正しいと結論付けることができます。以下は、サービスオペレーションの記述です。各仮説の真偽を判断するために使用することができる。問題の可変要素または潜在的な根本原因の間の関係に関連していることがある。調査対象のインシデントの根底にある潜在的な原因のリストをブレインストーミングするためにチームが作られる。1人または複数のサポート・スタッフに割り当てられる。各仮説を受け入れるか却下するために適切な分析が実行される。P100)次回は、2013/12/25の予定です。