Войти
 | |
| Автор | Нейт Сильвер |
|---|---|
| Страна | США |
| Язык | Английский |
| Жанр | Научная литература |
| Издатель | Penguin Group |
| Дата публикации | 27 сентября 2012 г. (2012-09 гг. -27) |
| Pages | 534 |
| Награды | Премия Phi Beta Kappa в области науки, 2013 |
| ISBN | 978-1-59-420411-1 |
Сигнал и шум: почему большинство прогнозов терпят неудачу, а некоторые - нет (также стилизованный под Сигнал и шум: почему так много прогнозов терпят неудачу, а некоторые - нет ). Книга 2012 года Нейта Сильвера, подробно описывающая искусство использования вероятностей и статистики применительно к реальным обстоятельствам. Книга включает тематические исследования из бейсбола, выборов, изменения климата, финансового кризиса 2008 года, покера и прогнозов погоды.
Опубликованный в США 27 сентября 2012 года, «Сигнал и шум» вошел в список бестселлеров New York Times как № 12 среди научно-популярных книг в твердом переплете после первой недели их печати. Книга опустилась на 20-е место на второй неделе, затем поднялась на 13-е место на третьей и оставалась в списке 15 лучших нехудожественных книг в твердом переплете в течение следующих тринадцати недель с наивысшим недельным рейтингом 4-го места. и без того высокие продажи резко выросли сразу после выборов, 6 ноября, подскочив на 800% и став вторым бестселлером на Amazon.com.
«Сигнал и шум» (печатное издание) был назван лучшей научно-популярной книгой Amazon по 2012. Wall Street Journal назвал его одной из десяти лучших научно-популярных книг, опубликованных в 2012 году.
Серебро подписывает копию The Signal and the Noise на SXSW 2013 Книга была впервые выпущена в Соединенном Королевстве в апреле 2013 года под названием «Сигнал и шум: искусство и наука предсказания» в твердом переплете под отпечатком Аллена Лейна и в мягкой обложке под отпечаток Пингвина.
Он был опубликован в Бразилии в португальском переводе, O sinal eo ruído, в июне 2013 года. Немецкий editi on был выпущен в сентябре 2013 года издателем Heine Verlag под несколько другим основным названием: The Calculation of the Future. Итальянская версия, Il segnale e il слух. Arte e scienza della previsione вышла в октябре 2013 года. Финский перевод, Signaali ja kohina, появился в 2014 году.
Книга была опубликована упрощенными китайскими иероглифами на China Citic Press в Пекине, а также традиционными китайскими иероглифами от Suncolor Press в Тайбэе осенью 2013 года. Он был опубликован на японском языке в ноябре 2013 года. Испанский перевод появился в апреле 2014 года. под названием La señal y el ruido.
В 2013 году Publica press опубликовала издание на румынском языке: Semnalul și zgomotul: de ce atât de multe predicții dau greș - pe când altele reușesc. В мае 2014 г. вышло издание на чешском языке: Signál a šum. Většina předpovědí selže. Některé ne.
Издание на корейском языке было опубликовано The Quest в июле 2014 года.
Польское издание было запланировано к публикации в твердом переплете в 2015 году издателем Helion : Sygnal i szum: Sztuka prognozowania w erze technologii.
«Сигнал и шум» впервые был опубликован в США 3 февраля 2015 года в мягкой обложке. Он содержал новое введение. Она вошла в список бестселлеров New York Times в мягкой обложке, заняв 4-е место в области образования в марте 2015 года.
В книге подчеркивается мастерство Сильвера, которое является практическим математическим искусством. построение модели с использованием вероятностей и статистики. Сильвер применяет комплексный подход к использованию статистических инструментов, комбинируя источники уникальных данных (например, расчет времени фастбола игрока низшей лиги с помощью радара), с историческими данными и принципами надежного статистического анализа, многие из которых нарушаются многими. социологов и экспертов, которые, тем не менее, играют важную роль в СМИ.
В книгу включены подробные тематические исследования из бейсбола, выборов, изменения климата, финансового краха, покера и прогнозов погоды. Эти разные темы иллюстрируют разные статистические принципы. Например, прогноз погоды используется, чтобы представить идею «калибровки» или того, насколько хорошо прогнозы погоды соответствуют фактическим результатам погоды. Во всех статистических отчетах существует большая потребность в улучшенных выражениях неопределенности, отражающих диапазоны вероятных результатов, а не только отдельные «точечные оценки», такие как средние.
Сильвер хотел бы, чтобы средства массовой информации отошли от расплывчатой терминологии, такой как «Обама имеет преимущество в Огайо» или «Флорида все еще остается штатом для подбрасывания», к утверждениям о вероятности, например, «вероятность победы Обамы на выборах. колледж составляет 83%, тогда как ожидаемая доля выигранных им голосов избирателей теперь составляет 50,1% с диапазоном ошибок ± 2% ". Такие заявления дают шансы на исход, включая 17% -ную вероятность победы Ромни в коллегии выборщиков. Точно так же доли голосов избирателей представляют собой диапазоны, включая результаты, в которых Ромни получает наибольшее количество голосов. Что весьма вероятно, так это то, что голосующие акции находятся в этих пределах, но не чья доля является самой высокой; это еще один вероятностный вопрос с более близкими шансами. Исходя из такой информации, потребитель таких заявлений должен использовать эту информацию как можно лучше, имея дело с неопределенным будущим в эпоху информационной перегрузки. Эта последняя идея образует все повествование Сильвера и мотивирует его педагогическую миссию.
Сильвер отвергает большую часть идеологии, которую сегодня преподают с помощью статистических методов в колледжах и университетах, особенно «частотный» подход Рональда Фишера, создателя многих классических статистических тестов и методов. Проблема, которую находит Сильвер, - это вера в идеальные экспериментальные, исследовательские или другие планы, когда данные часто поступают из различных источников, а идеализированные предположения моделирования редко бывают верными. Часто такие модели сводят сложные вопросы к чрезмерно простым «проверкам гипотез» с использованием произвольных «уровней значимости» для «принятия или отклонения» значения одного параметра.
Напротив, практическому статистику сначала необходимо четкое понимание того, как работают бейсбол, покер, выборы или другие неопределенные процессы, какие показатели являются надежными, а какие нет, какие шкалы агрегирования полезны, а затем использовать набор статистических инструментов, насколько это возможно. Сильвер верит в потребность в обширных наборах данных, желательно собранных за длительные периоды времени, из которых затем можно использовать статистические методы для постепенного увеличения или уменьшения вероятностей по сравнению с предыдущими данными. Этот «байесовский» подход назван в честь министра 18 века Томаса Байеса, который открыл простую формулу для обновления вероятностей с использованием новых данных. По мнению Сильвера, хорошо известный метод нуждается в возрождении как более широкая парадигма размышлений о неопределенности, основанная на постепенном обучении и понимании, а не на каком-либо единичном наборе наблюдений или идеальной модели, обобщенной всего по нескольким ключевым параметрам. Частью этого обучения является неформальный процесс изменения предположений или подхода к моделированию в духе ремесла, цель которого - разработать наилучшие коэффициенты ставок на четко определенные будущие события и их результаты.
Климатолог Майкл Э. Манн раскритиковал книгу за анализ «точных научных» физических явлений климатических тенденций с использованием того же подхода, который использовался для анализа социальные феномены предпочтений избирателей, которые он охарактеризовал как «нагруженные субъективными и непроверяемыми предположениями».
Мюррей Кантор, заслуженный инженер IBM, написал: «Книга Нейта Сильвера« Сигнал и шум »- превосходное описание того, как работает предсказание. Однако он намеренно не учитывает математику. В 2012 году, после своего триумфа в предсказании результатов двух последних президентских выборов и продаже своего блога «Fivethirtyeight» в New York Times, Нейт Сильвер сделал почти невозможное. В своей недавней книге "Сигнал и шум", он правильно описывает дисциплину построения прогнозов, явно не прибегая к математике. Он совершает этот подвиг, несмотря на то, что описанные им методы прогнозирования требуют более одного вида математики. Не говоря уже о математике, он привлек широкую аудиторию с помощью замечательной книги с множеством примеров ».
