Цитата #1171 из книги «Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости»

Проблема зацикленности статистики (которую также можно назвать статистическим порочным кругом) состоит в следующем. Скажем, вам нужны прошлые данные, чтобы определить, является ли распределение вероятности нормальным, фрактальным или каким-то еще. Нужно установить, достаточно ли у вас данных, чтобы ваше утверждение было обоснованным. Как узнать, достаточно ли у нас данных? Из распределении вероятности. Оно покажет, хватает ли у тебя данных, чтобы то, что ты предполагаешь, «заслуживало доверия». Для кривой нормального распределения достаточно малого количества точек (опять закон больших чисел). А как узнать, что распределение нормальное? Вообще-то на основании данных. Итак, нам нужны данные, чтобы узнать, каково распределение вероятности, и распределение вероятности, чтобы узнать, сколько данных нам нужно. Это порочный крут.

Просмотров: 9

Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости

Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости

Еще цитаты из книги «Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости»

И напоследок еще раз поговорим об истории.

Просмотров: 6

Mikhail, M. В., В. R. Walther, and R. H. Willis, 1999, «Does Forecast Accuracy Matter to Security Analysts?» The Accounting Review 74(2): 185–200.

Просмотров: 8

Чуть позже я с удивлением узнал, что здание этого казино тоже располагалось вне платонической складки.

Просмотров: 6

Armelius, В., and K. Armelius, 1974, «The Use of Redundancy in Multiple-cue Judgments: Data from a Suppressor-variable task.» American Journal of Psychology 87: 385–392.

Просмотров: 10

Ваш ребенок вроде бы не страдает задержкой развития, но до сих пор не начал говорить. Логопед настойчиво советует вам «рассмотреть другие варианты» (проще говоря, обратиться к психиатру). Вы пытаетесь спорить, но это бесполезно (советует-то специалист). Потом, неожиданно, ребенок начинает строить сложные предложения — может быть, даже слишком сложные для детей его возраста.

Просмотров: 8