Нейт Сильвер. Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет. 2015

Нейт Сильвер изучает мир прогнозов и исследует, как мы можем выделять подлинный сигнал в переполненной шумом Вселенной данных. Общаясь со специалистами самых разных направлений – от метеорологии до бейсбола, от покера до фондового рынка, от экономистов до работников служб национальной безопасности, – Сильвер выявляет главный парадокс: современные технологии позволяют гораздо лучше анализировать данные, но, как правило, приводят к плохим прогнозам, потому что уделяют много внимания случайным колебаниям. Чем скромнее мы оцениваем свою способность прогнозировать и чем прилежнее учимся на собственных ошибках, тем лучше превращаем информацию в знание, а данные – в точные прогнозы. Почему большинство прогнозов ошибочны и как повысить их точность? Как отделять сигналы, несущие смысл, от информационного шума? Как мыслят и ведут себя люди, оценивая вероятность событий? Какова специфика прогнозов в различных областях знаний и сферах деятельности? Как теорема, сформулированная в XVIII веке, помогает решать вопросы глобального потепления и защиты от терроризма в XXI веке?

<< | >>
Нейт Сильвер
Введение
Чем больше информации, тем больше проблем
Парадокс продуктивности
Обещания и подводные камни «Больших данных»
Почему нас шокирует будущее
Что можно сказать о предсказании
Короткая дорожная карта
Глава 1 Катастрофически неудачные прогнозы
Худшее из возможных предсказаний
«Не думаю, что они хотели, чтобы музыка перестала играть»
В чем ошиблись рейтинговые агентства
Акт I. Пузырь на жилищном рынке
Акт II. Леверидж, леверидж, леверидж
Антракт. Смятение как проявление алчности
Акт III. И вновь все как обычно
Что общего между всеми неудачными прогнозами
За пределами выборки – за пределами мышления, или Формула неудачного предсказания
Ошибки, которые мы совершили, – и чему они учат
Глава 2 Кто умнее: вы или «эксперты[20]» из телевизионных передач?
Действительно ли политологи лучше «экспертов»?
Чтобы делать более верные прогнозы, нужно стать лисой
Почему из «ежей» получаются хорошие гости телешоу
Почему политические предсказания обычно оказываются неудачными
«Лисий» подход к прогнозированию
Принцип 1. Учитывайте вероятностность события
Принцип 2. Сегодняшний ваш прогноз – это первый прогноз из тех, что еще будут в вашей жизни
Принцип 3. Ищите консенсус
Остерегайтесь чудодейственных прогнозов
Взвешивайте качественную информацию
Быть объективным непросто
Глава 3 Все, что меня интересует, – это победы и поражения
Создание системы прогнозирования для бейсбола
Самый масштабный набор данных в мире
Берегитесь – кривая старения!
Можем ли мы все ужиться?
PECOTA против скаутов – победа остается за скаутами
Предубеждения скаутов и статистиков
Не только «Пять инструментов»[56]
«Информация» как новое название игры
Почему предрекали, что Педройю постигнет неудача…
…и как он выиграл вопреки всем прогнозам
Реальные уроки «Moneyball»
Глава 4 Вы столько лет говорили нам, что дождь – зеленый
Прогноз погоды от суперкомпьютера
Очень короткая история прогнозирования погоды
Матрица
Почему теория хаоса так напоминает безумие
Важность ви?дения
Вероятность погибнуть от удара молнии становится все меньше
Что делает прогноз хорошим?
Когда конкуренция приводит к тому, что прогнозы становятся хуже
Как понять, что ваш прогноз неверен
Конус хаоса
Глава 5 В отчаянных поисках сигнала
Что мы делаем, если наши устои пошатнулись
Волшебные жабы и поиск Святого Грааля
Что мы знаем о том, как часто и какими бывают землетрясения
Искушение сейсмологов
Парад неудачных прогнозов
Между молотом и наковальней
Оверфиттинг: самая важная научная проблема, о которой вы никогда не слышали
Применялась ли в Японии модель с оверфиттингом?
Что ограничивает наши знания о землетрясениях
Красота шума
Суд над наукой
Глава 6 Как утонуть на метровой глубине
Почему важно сообщать о неопределенности
Рациональны ли экономисты?
«Никто даже не представляет себе…»
Корреляция без причинно-следственной зависимости
Постоянно меняющаяся экономика
Экономические данные переполнены шумом
Бабочка машет крыльями в Бразилии, и кто-то в Техасе теряет работу
Когда предвзятые прогнозы оказываются рациональными
Преодоление искажений
Глава 7 Ролевые модели
Фиаско свиного гриппа, часть вторая?
Опасность экстраполяции
Самореализующиеся и самоотменяющиеся предсказания
Простота без изощренности
Система имитационного моделирования Sim[99] в действии
Что делать, когда прогнозы неутешительны
Глава 8 Все меньше, и меньше, и меньше неточностей[102]
Насколько хорошо думают азартные игроки
Невероятное наследие Томаса Байеса
Вероятность и прогресс
Простая математика теоремы Байеса
Проблема ложноположительного срабатывания[108]
Когда статистика отклонилась от принципов Байеса
Данные без контекста бесполезны
Боб – байесовец
Байесовский путь к снижению неправоты
Глава 9 Восстание против машин
Рождение шахматного компьютера
Шахматы, предсказания и эвристика
Неудачное предсказание Каспарова
В начале было…
Дилемма шахматиста: ширина против глубины
Стратегия против тактики
Начало конца
Эдгар Аллан Каспаров
Как заставить моргнуть шахматиста
Характерная особенность или сбой?
Что компьютеры умеют делать хорошо?
Когда метод проб и ошибок действительно работает
Преодоление технологических слепых пятен
Глава 10 Покерный пузырь
Начало покерной мечты
Как игроки в покер предсказывают раздачу
Небольшой рассказ о техасском холдеме
Не так уж и проста эта покерная раздача
Покерная рука Шредингера
Как стать непредсказуемым
Кривая обучаемости в области предсказаний
Экономика покерного пузыря
Как лопнул покерный пузырь
Удача против навыков в покере
Наши заблуждения, связанные с покером
Почему мы впадаем в «тилт»
Вне рамок представлений, ориентированных на результат
Глава 11 Если вы не можете их переиграть…
Путешествие в Байесландию
Невидимая байесовская рука
Джастин Вольферс как «полицейский» на рынке предсказаний
Преимущества (и ограничения) групповых прогнозов
Истоки гипотезы эффективного рынка
Результаты прошлого не способны предсказать будущее
Страдания «чартистов»
Три формы гипотезы эффективного рынка
Статистический тест гипотезы эффективного рынка
Эффективные рынки и иррациональный оптимизм
Панический страх, превращающий людей в стадо
Почему мы сбиваемся в стада
Самоуверенность и проклятие победителя
Почему пузырю так сложно лопнуть
Цена не всегда бывает справедливой
Шум на финансовых рынках
Покупайте дорого, продавайте дешево
Остальные 10 %
Два рынка в одном
Глава 12 Климат здорового скептицизма
Шум и сигнал
Парниковый эффект уже здесь
Это вам не бином Ньютона!
Три типа климатического скептицизма
Прогнозист критикует прогнозы глобального потеплення
Все климатологи согласны с некоторыми выводами
Скептическое отношение климатологов к компьютерным моделям
Наука о климате и сложные моменты
Прогнозирование – это не книга готовых рецептов
Неопределенность в климатических прогнозах
Температурные рекорды
Предсказания Джеймса Хансена
Предсказания МГЭИК, 1990 г.
Уроки «глобального охлаждения»
Простой климатический прогноз
Неудобная правда о температурных данных
Еще одна причина, по которой так важно учитыватьнеопределенность
«Наши отношения с этими людьми – это состояние постоянной драки»
Различие между наукой иполитикой
Глава 13 То, о чем ты не знаешь, может тебе навредить
Сигналы, ни о чем не сигнализирующие
Неизвестное и маловероятное
Было ли 11 сентября известным неизвестным?
Масштаб событий 11 сентября
Математика терроризма: почему 11 сентября не было обособленным событием
Определение и оценка масштабов терроризма
Терроризм магнитудой 9 баллов
Подумаем о терроризме более широко
Почему террористы не взрывают торговые центры?
Израильский подход к предотвращению терроризма
Как трактовать сигналы террористов
Заключение
Думайте в категориях вероятности
Знайте, откуда идете
Пробуйте и ошибайтесь
Наше восприятие предсказуемости
Благодарности
Сноски

Книги и учебники по дисциплине Политика, публицистика:

  1. Шейн Харрис. Кибервойн@. Пятый театр военных действий - 2016 год
  2. Александр Петрович Никонов. Управление выбором. Искусство стрижки народных масс - 2011 год
  3. Юрий Мухин. Кому выгодны мировые войны? - 2010 год
  4. АверьяновВ.В.,БагдасаровР.В.. Новая русская доктрина: Пора расправить крылья - 2010 год
  5. Джон Колеман. Комитет 300 - 2007 год
  6. Александр Хинштейн. Березовский и абрамович. Олигархи с большой дороги - 2007 год