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

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ target="_blank" rel="nofollow" href="#c_280" type="note">{280}, – носит название калибровки. Насколько часто сбывались ваши прогнозы о том, что вероятность выпадения осадков составляет 40 %? Если в долгосрочной перспективе дождь действительно шел примерно в 40 % случаев, это значит, что ваши прогнозы хорошо откалиброваны. Если на самом деле дождь шел в 20 или 60 % случаев, о хорошей калибровке говорить не приходится.

      Во многих областях добиться хорошей калибровки непросто. Для ее применения требуется, чтобы вы думали в понятиях вероятности, а это не очень хорошо получается у большинства из нас (включая и большинство «экспертов»-прогнозистов). По сути, такой подход предполагает борьбу с чрезмерной уверенностью в себе, которая в немалых дозах присутствует у большинства прогнозистов. Помимо этого, оценка предполагает изучение большого объема данных, то есть сотен созданных прогнозов[70].

      Метеорологи вполне соответствуют этому стандарту. Они ежедневно прогнозируют температуру и вероятность дождя и других осадков в сотнях городов. В течение любого года они создают десятки тысяч прогнозов.

      Подобная высокая частота прогнозов невероятно полезна не только в тех случаях, когда мы хотим оценить прогноз, но также и для самих прогнозистов – они будут получать заметную обратную связь, если делают что-то не так, а следовательно, и изменить свой курс. Например, некоторым компьютерным моделям свойственно проявлять небольшое искажение{281} – они прогнозируют дождь чаще, чем тот идет на самом деле. Однако как только вам становится известно об этом искажении, вы можете его скорректировать. Аналогичным образом вы можете довольно быстро понять, что ваши прогнозы чересчур оптимистичны.

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

      Сноски

      1

      Пол Робин Кругман – американский экономист и публицист, профессор экономики Принстонского университета, лауреат Нобелевской премии по экономике (2008). (Здесь и далее, если не сказано иное, – Прим. ред.)

      2

      Большие данные (Big Data) в информационных технологиях – серия подходов, инструментов и методов обработки разнообразных структурированных и неструктурированных данных огромных объемов для получения воспринимаемых человеком результатов.

      3

      Книги изданы на русском языке: Льюис М. Moneyball. Как математика изменила самую популярную спортивную лигу в мире. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013 (Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game); Левитт С., Дабнер С. Фрикономика. М.: Манн, Иванов СКАЧАТЬ