精準預測 在線電子書 圖書標籤: 預測 統計學 大數據 DataAnalysis_ExperimentDesign 思維 學習方法 統計 N.Silver《精準預測》
發表於2024-12-22
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算是咬牙翻完瞭吧 數學不好真辛苦
評分30頁的內容寫瞭300頁
評分聰明人的作品。從多個不同領域討論預測的一般原則。有啓發性,令人反思。貝葉斯的思路,其實是一個健康的人生的思路。
評分雖然後半部的翻譯常有語意模糊的睏擾,但作者對數據分析的心法很值得一看。
評分@2016-09-18 13:39:48
奈特.席佛 (Nate Silver)
他精通統計學,是美國當代知名的統計與預測鬼纔。他從小就對數字與思考展現興趣與天分,六歲便開始預測棒球賽事。高中時代曾拿過密西根州辯論冠軍,後來進入芝加哥大學主修經濟學,並在大三前往倫敦政經學院研修一年。大學畢業後,進入安侯建業事務所(KPMG)擔任顧問。利用工作之餘,研發齣一套創新的棒球賽事預測係統PECOTA,因為精準至極,甚至吸引棒球界聖經 Baseball Prospectus 於2003年嚮他收購。席佛也將他統計與預測的天賦應用於德州撲剋,曾經短期內就讓他贏得上韆萬元財富。
他在2008年美國總統大選之前成立瞭「五三八」網站,發錶他的選情預測,獲得廣泛注意,隨後他在這個網站公布預測,成功預測歐巴馬勝選,而且是在50州的個別選舉結果中,49州預測正確,35名參議員選舉更完全命中。2012年的總統大選,他再度成功預測歐巴馬勝選,這次50州全部命中。《時代雜誌》並將他列入「世界上最有影響力的百大名人」。許多人對於他的統計模型與精準預測的技術都十分摺服與好奇,本書是他首度公開自己的預測祕訣,以及他對各領域預測的研究與思考。
數據不會說話,是你在為它說話。
˙美國政府長期蒐集許多情報,但為何還是無法預見911恐怖攻擊?
˙2007年房市泡沫爆發前,華爾街的金融專傢們為何看不見崩盤的警訊?
身處「巨量資料」 (big data)時代,照理說我們擁有空前充足的資料,去做各項預測。但各行各業掌握最多資料的專傢與決策者,卻都還是不斷做齣失敗的判斷,這是怎麼迴事?作者奈特˙席佛指齣,預測最難的部分在於:分辨齣哪些是無意義的雜訊,哪些纔是關鍵的訊號。誤把雜訊當訊號,做齣來的預測,自然不會準確,甚至會造成嚴重的謬誤與損失!
最常齣錯的就是過度自信、被稱為「刺蝟」型的預測者,他們很會歸納、喜歡大原則、很有膽識,雖不斷收到新訊息卻很少修改預測,他們做預測常成為一種「錶演」,模糊瞭追求精準預測的動機。(代錶人物:成為名嘴的專傢、認定自己能翻盤的賭徒。)
另外一個大傢常犯的錯,是忽略「樣本外」的重大新資訊。假設你這輩子從未酒後駕車,肇事紀錄也很低。今晚你喝瞭酒,請預測今天駕車肇事的機率?如果你拿過去的記錄作分析預測,那麼你齣事的機率相當低;但是喝酒開車並不在你過去記錄的樣本內。預測的模型錯瞭、忽略樣本外的重大訊息,這就是席佛認為,大傢對房市泡沫以及雷曼兄弟垮颱,無法精準預測的主因。
在本書中,席佛針對政治選情、球賽結果與球員價值的評估、金融風暴、氣象、地震、撲剋賭局、西洋棋賽、股市投資等跨領域的預測難題,做瞭精闢的個案分析。雖然領域迥異,但預測要精準,背後的原則與邏輯卻都是一樣的。在一個個精彩的故事中,即使沒有統計背景的讀者,也能一點一滴拼湊、建立預測的基本功,並且可以練習把這些原則與技巧,運用在自己的專業領域上。(甚至可以用來預測伴侶外遇的機率: 詳見第8章)
席佛在書中不斷提醒預測者:
˙預設立場或過度自信,對預測來說,是非常可怕的事。
˙預測不是在追求是與非,而是估算事情發展的「機率」。有精準的機率,纔能做齣有利的決策。
˙預測時不能忽略「誤差」,並要勇於承認有「不確定性」。 不然你會過度解釋,變成不精準的預測。
˙根據預測齣來的機率,做瞭最有利的選擇,即使最後結果不好,仍然是好預測。
˙在很多情境中,不是一定要追求終極完美的預測,隻要預測比競爭對手好,你就贏瞭。
˙當大傢不免被雜訊迷惑時,問問自己,你有什麼法寶,能讓自己更接近真相?跟著法寶走,不要跟著群眾走。
˙有新的重大資訊進來時,能保持客觀,隨時更新的預測,纔有可能是精準的預測。
Nate Silver如今俨然美国权威的政治观察分析家。这位纽约时报(New York Times)广受关注的政治选举预测分析博客FiveThirtyEight 的作者,准确预测了2012美国总统大选所有50个州的结果,超越了自己在2008年总统大选中49个州结果预测正确的记录。但是如果Silver也出错了呢?恐怕...
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評分这是一本和大数据唱反调的书。 如果从哲学认识论的角度来看,人类的思维模式大体上可以归集为四种类型: 1、实验试错法 2、经验归纳法 3、类比联想法 4、逻辑演绎法 每种方法或者思维模式,并无绝对的优和绝对的劣,各有利弊、适用范围或局限性。 这本书光看书名,会以...
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