精準預測 pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

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奈特．席佛

三采文化

蘇子堯

2013-9

576

TWD 500.00

平装

9789862299609

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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发表于2024-05-14

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图书描述

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。

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著者简介

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。

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

聪明人的作品。从多个不同领域讨论预测的一般原则。有启发性，令人反思。贝叶斯的思路，其实是一个健康的人生的思路。

评分☆☆☆☆☆

本書主要從實例方式角度進行書寫事件預測的事項，對於具體如何辨析精準與噪聲的預測形式並未做過多手筆進行描述與分解，爾過多停留在案列的詳細書寫上，書寫內容的預測角度與日常單純的預測方法論有差異點，但此書過於細化案列闡述，導致本書閱讀時越讀越乏味，爾實在吸收知識點在於知識案列的採用並非預測方法的透悟與理解學習，可作為增長知識讀物一讀。

评分☆☆☆☆☆

作者精准的预测了美国大选初选50个州中的49个的结果，完胜各种美国经验丰富的政治观察家

评分☆☆☆☆☆

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。

评分☆☆☆☆☆

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。