Нейт Сильвер - Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет
Читать книгу Нейт Сильвер - Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет, Нейт Сильвер . Жанр: Публицистика.
Название: Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет
Автор: Нейт Сильвер
ISBN: -
Год: -
Дата добавления: 23 февраль 2019
Количество просмотров: 455
(18+) Внимание! Книга может содержать контент только для совершеннолетних. Для несовершеннолетних просмотр данного контента СТРОГО ЗАПРЕЩЕН! Если в книге присутствует наличие пропаганды ЛГБТ и другого, запрещенного контента - просьба написать на почту для удаления материала.
Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет читать книгу онлайн
Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет - читать онлайн , автор Нейт Сильвер
Мы считаем, что наш мир во многом логичен и предсказуем, а потому делаем прогнозы, высчитываем вероятность землетрясений, эпидемий, экономических кризисов, пытаемся угадать результаты торгов на бирже и спортивных матчей. В этом безбрежном океане данных важно уметь правильно распознать настоящий сигнал и не отвлекаться на бесполезный информационный шум.О том, как этому научиться, рассказывает Нейт Сильвер, политический визионер и гуру статистики, разработавший систему прогнозов, позволившую дважды максимально точно предсказать результаты президентских выборов почти во всех штатах Америки. Его книга во многом близка исследованиям Нассима Талеба и столь же значима для всех, кто имеет дело с большими объемами данных и просчитывает различные варианты развития событий. И если Талеб говорит о законах зарождения «черных лебедей», Сильвер исследует модели и способы, позволяющие поймать этих птиц в расставленные нами сети. Он обобщает опыт экспертов-практиков, изучает различные модели и подходы, позволяющие делать более точные прогнозы. Как и Даниэль Канеман, автор бестселлера «Думай медленно… Решай быстро», наблюдая за поведением и мышлением людей, оценивающих неопределенные события, Сильвер утверждает: да, компьютеры незаменимы при работе с огромными массивами данных, но для максимальной точности результатов необходим гибкий человеческий ум и опыт, ведь прогнозирование – это планирование в условиях неопределенности.
