生存者バイアス
選択バイアス(1) 生存者バイアス
有名な例
第二次世界大戦におけるAbraham Waldの分析
以下は、「帰還した爆撃機」の損傷跡を調査した結果
https://gyazo.com/b3184d632840565aac95180620678eb3
赤い点は損傷した箇所を機体図の上にプロットしたもの
（複数の機体の損傷箇所データをひとつの図に重ねています）
さて、このデータから何が言えるか？
赤い点の集中した、「攻撃を多く受けた部分」を補強すべき？
赤い点がない、「損傷が少ない箇所」を補強すべき？
（下のほうに答えがあります。まずは見ずに考えてみましょう）
実は、直感に反して、「損傷が少ない箇所」を補強すべきと考えられる
https://gyazo.com/e8e094649be9207f73902fe1fbce3987
このデータは、「帰還した機体」からしか得られない！
つまり、赤い点は、「これらの点に損傷を受けていても多くの機体が帰還した」ことをこそ物語っている
このデータで赤い点のない箇所に損傷を受けた機体は、墜落して「データとして観測されなかった」可能性が考えられる
このような、「生き残ったものした観測されない」タイプのバイアスを生存者バイアスという