精準預測

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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才。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,研發出一套創新的棒球賽事預測系統PECOTA,因為精準至極,甚至吸引棒球界聖經 Baseball Prospectus 於2003年向他收購。席佛也將他統計與預測的天賦應用於德州撲克,曾經短期內就讓他贏得上千萬元財富。

他在2008年美國總統大選之前成立了「五三八」網站,發表他的選情預測,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折服與好奇,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。

出版者:三采文化
作者:奈特.席佛
出品人:
页数:576
译者:蘇子堯
出版时间:2013-9
价格:TWD 500.00
装帧:平装
isbn号码:9789862299609
丛书系列:
图书标签:
  • 预测 
  • 统计学 
  • 大数据 
  • DataAnalysis_ExperimentDesign 
  • 思维 
  • 学习方法 
  • 统计 
  • N.Silver《精準預測》 
  •  
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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,華爾街的金融專家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家與決策者,卻都還是不斷做出失敗的判斷,這是怎麼回事?作者奈特˙席佛指出,預測最難的部分在於:分辨出哪些是無意義的雜訊,哪些才是關鍵的訊號。誤把雜訊當訊號,做出來的預測,自然不會準確,甚至會造成嚴重的謬誤與損失!

最常出錯的就是過度自信、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「表演」,模糊了追求精準預測的動機。(代表人物:成為名嘴的專家、認定自己能翻盤的賭徒。)

另外一個大家常犯的錯,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。今晚你喝了酒,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,那麼你出事的機率相當低;但是喝酒開車並不在你過去記錄的樣本內。預測的模型錯了、忽略樣本外的重大訊息,這就是席佛認為,大家對房市泡沫以及雷曼兄弟垮台,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、撲克賭局、西洋棋賽、股市投資等跨領域的預測難題,做了精闢的個案分析。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,才能做出有利的決策。

˙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。

˙根據預測出來的機率,做了最有利的選擇,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,只要預測比競爭對手好,你就贏了。

˙當大家不免被雜訊迷惑時,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,才有可能是精準的預測。

具体描述

读后感

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题记:是化作天鹅之神,还是死成黑天鹅,那只天鹅,都会给动荡的世界,一翅疑惑的又摇摇欲坠的影像。 《信号与噪声》告诉我们是喜欢活在一个经验的世界,但真正发生的,多于我们的经验。人类无奈的发现有很多事件超越了我们的预测能力,比如棒球比赛,气候,地震,飓风,流行...  

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我们在生活中,经常碰到各种预测:股票技术人员天天预测各种股票的涨跌;谢国忠天天预测房价必跌,他几十年如一日的坚持,总有一天会对的;所谓的房地产“砖家”预测25年后北京的房价能够达到每平方米80万,这不是不可能发生,除非发生严重的通货膨胀吧;某地震局用狗来协助地...  

用户评价

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虽然后半部的翻译常有语意模糊的困扰,但作者对数据分析的心法很值得一看。

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30页的内容写了300页

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虽然后半部的翻译常有语意模糊的困扰,但作者对数据分析的心法很值得一看。

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30页的内容写了300页

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算是咬牙翻完了吧 数学不好真辛苦

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