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  • 信號與噪聲
    該商品所屬分類:圖書 -> 科技
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    【優惠價】
    311-450
    【作者】 西爾弗 
    【出版社】中信出版社 
    【ISBN】9787508641140
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    內容介紹



    出版社:中信出版社
    ISBN:9787508641140
    商品編碼:1040950189

    品牌:文軒
    出版時間:2013-08-01
    代碼:69

    作者:西爾弗

        
        
    "
    作  者:(美)西爾弗 著 胡曉姣,張新,朱辰辰 譯
    /
    定  價:69
    /
    出 版 社:中信出版社
    /
    出版日期:2013年08月01日
    /
    頁  數:399
    /
    裝  幀:精裝
    /
    ISBN:9787508641140
    /
    主編推薦
    從海量的大數據中篩選出真正的信號,“黑天鵝”事件也可提前預知!
    統計學或預測是讓很多人望而卻步的話題,而本書就是關於這個話題的一本有趣的普及讀物,棒球比賽、職業撲克牌手、政治選舉等例子足以勾起讀者的好奇心,甚至會讓他們廢寢忘食地閱讀,而且其中潛藏著幫你做出正確預測的能量。
    在大數據時代作預測可能跟你想像的接近不同。這本觀點新鮮且原創的書,為我們區分關於未來的預測中哪些是主觀現實、哪些是客觀現實,哪些是干擾預測的噪聲、哪些是有價值的信號,提供了意想不到的啟發性視角。作者還指等
    目錄
    ●引 言 XIII

    第一章 預測失敗的災難性後果 001
    一場錯誤預測引發的悲劇 001
    他們隻是不想讓“音樂”停下來罷了 004
    評級機構為什麼會犯下致命的錯誤? 007
    第一幕:房地產泡沫 011
    第二幕:負債經營 014
    幕間休息:從貪婪到恐懼 017
    第三幕:這次還是犯了同樣的錯誤 019
    失敗的預測都是非樣本預測 022
    失敗預測的公式——非樣本,無思考 024
    前事不忘,後事之師 025

    第二章 政治選舉預測:狐狸和刺蝟,誰更聰明? 027
    政治學家是名副其實還是徒有虛名? 030
    狐狸型專家:善於變通,更善於做出準確的預測 032
    刺蝟型專家更適合做電視節目嘉賓 034
    政治預測為什麼常常失敗? 035
    狐狸型預測方法 038
    原則一:用概率的方法思考問題 040
    原則二:今天的預測是你以後人生的第一個預測 043
    原則三:尋求共識 044
    定性信息與定量信息同等重要 046
    做出客觀的預測並非易事 049

    第三章 棒球比賽預測:球探和數據怪纔,誰更勝一籌? 051
    構建棒球比賽的預測繫統 053
    豐富的統計數據庫 055
    老化曲線與相似分數 056
    球探與數據怪纔的矛盾衝突 062
    繫統與球探的對決:球探贏了 063
    球探和數據怪纔的偏見 066
    生理指標與心理指標 069
    信息是決定預測成敗的關鍵 074
    並不是信息越多,預測就越成功 076
    《點球成金》的真正意義 079

    第四章 天氣預測:蝴蝶扇動翅膀,有可能引起龍卷風 083
    我們真能準確地預測天氣嗎? 085
    氣像預報簡史 086
    用矩陣來預測天氣 088
    混沌理論與蝴蝶效應 092
    視覺化預測與抽像化預測 094
    被雷電擊中的概率越來越小了 098
    什麼樣的預測纔算是好預測? 101
    商業競爭如何使預測變得更糟糕? 103
    天氣預報說降水概率為60%,你出門會帶傘嗎? 106
    盡可能地做出準確預測 110

    第五章 地震預測:一個困惑了人類1 000 年的難題 115
    地震可以預測嗎? 116
    “聖杯”根本就不存在 118
    我們對於地震的了解 121
    究竟是信號還是噪聲? 125
    那些以失敗收場的地震預測 128
    過度擬合模型:將噪聲誤認為信號 133
    2011 年日本大地震引發的思考 137
    地震震級的上限是多少? 141
    被審判的預測科學 142

    第六章 經濟預測: 經濟學家為什麼沒有預測到2008 年經濟危機? 145
    不可忽視預測中的不確定性 146
    經濟學家都是理性的嗎? 148
    相關的兩個經濟變量未必互為因果 152
    變化莫測的經濟 156
    經濟數據中充滿噪聲 160
    經濟是一個動態繫統,不是一個方程式 161
    經濟預測中不可避免地會存在偏見 164
    克服預測偏見的兩種選擇 166

    第七章 傳染性疾病預測:禽流感為何會突然爆發,又突然消失? 171
    人們又一次高估了H1N1 的致命率 175
    外推法的危害——艾滋病感染人數被低估了一半 178
    為什麼2009 年的流感預測會失敗? 179
    自我實現預測與自我否定預測 182
    預測模型越簡單越好,還是越復雜越好? 185
    所有的預測都失敗了 189
    預測是為了讓損失最小化 193

    第八章 貝葉斯定理:隻有正確的預測纔能讓我們更接近真相 195
    成功的賭客是如何思考問題的? 200
    貝葉斯留下的寶貴遺產 203
    概率、預測與科學進步 205
    簡單的運算推導出重大的預測 206
    為什麼大數據時代的預測更容易失敗? 211
    當統計數據偏離了貝葉斯定理 213
    成功踐行貝葉斯定理的體育賭客 216
    通往真理的貝葉斯之路 218

    第九章 國際像棋大戰:計算機與人類的智能博弈 221
    國際像棋的人機大戰 223
    國際像棋比賽預測和啟發法 225
    開局階段:獨立思考能力更重要 227
    中局階段:寬度與深度的兩難選擇 229
    殘局階段:計算機能力方面的較量 233
    計算機戰勝了人類 236
    國際像棋大師為何敗給了“深藍”計算機? 240
    計算機擅長做什麼? 245
    用試錯法提高計算機的預測能力 246
    克服人類的技術盲點 248

    第十章 撲克牌遊戲:如何從1 326 種組合中猜出對手的底牌? 251
    是心理遊戲,也是數學遊戲 252
    出色的撲克牌玩家如何讀出對手的牌? 254
    是棄牌還是跟注,如何選擇? 257
    虛張聲勢,讓對手猜不出你的底牌 265
    學習曲線與二八原則亦適用於預測領域 267
    撲克牌經濟的繁榮 270
    撲克牌經濟泡沫的破滅 274
    既靠運氣也拼技能 275
    我們對於撲克牌遊戲的妄想 278
    以過程而不是結果為導向 281

    第十一章 股票市場:非理性交易者的存在讓價格泡沫不可避免 283
    貝葉斯定理世界中的價碼牌 284
    預測市場中的“無形的手” 286
    群體預測往往優於個體預測 288
    有效市場假說理論的緣起 290
    過去的表現不代表未來的結果 292
    技術分析法並不能預測股市 293
    有效市場假說的3 種形式 294
    追漲殺跌的股市投資策略真能獲利嗎? 296
    當有效市場假說遇到非理性繁榮 298
    羊群效應催生股市泡沫 305
    過度自信的投資者逃不開“贏家的詛咒” 311
    股市泡沫需要很長時間纔能被擠出 312
    有時,價格的確是錯誤的! 313
    金融市場中的噪聲 314
    直覺判斷讓投資者深陷“高買低賣”的誤區 316
    有沒有可能預測到市場泡沫的出現? 319

    第十二章 溫室效應:未來10 年,全球氣溫會上升還是下降? 323
    溫室效應真會導致全球氣溫變暖嗎? 324
    溫室效應假說的3 種懷疑論 328
    對“全球氣溫會持續升高”預測的批判 331
    達成共識的預測結果 333
    不能把所有雞蛋都放在一個籃子裡 335
    氣候科學不是“火箭科學” 336
    模型越復雜,預測越糟糕 338
    氣候預測中的3 類不確定性 339
    評判氣候預測準確性的時刻到了 343
    “全球變冷”事件的教訓 347
    正確的預測絕對離不開科學的方法 349
    氣溫變化趨勢的真相 351
    政治與科學的針鋒相對 355

    第十三章 恐怖主義: 比“9?11”更嚴重的恐怖襲擊事件會發生嗎? 359
    信號無處不在 360
    你不知道的不代表不會發生 365
    “9?11”恐怖襲擊事件是“已知的未知”? 366
    用數學的方法研究恐怖主義 371
    用統計學的方法測量恐怖主義 374
    9 級恐怖襲擊很可能會發生 378
    為什麼恐怖分子不去炸購物中心? 384
    如何辨識恐怖襲擊的信號? 386

    結束語 389
    致 謝 397
    內容簡介
    天氣預報說降水概率為60%,你出門會帶傘嗎?
    被雷電擊中的概率到底有多大?
    地震發生之前,我們真的無法預測嗎?
    中情局為什麼會忽略“9.11”恐怖襲擊發生的信號?
    禽流感為何會突然爆發,又突然消失?
    為什麼大數據時代的預測更容易失敗?
    人類每時每刻都需要對未來進行預測並制定相應的策略,如此國家、企業乃至個體纔能持續發展,因此我們對於“下一刻會發生什麼”倍加關注。
    在信息爆炸的大數據時代,隨著我們的生活節奏變得越來越快,我們所要做出的預測的速度和數量都在不斷增加。一個不容忽視的事實是,現實世界中的很多預測都失敗了,由此付出了巨大的社會代價。“9.11”恐怖襲擊事件、2008年金融危機、卡特裡娜颶風、2011年日本大地震、禽流感肆虐,這些“黑天鵝”事件的發生在很大程度上應歸咎於糟糕的預測,也就是說預測者們被眾多等
    作者簡介
    (美)西爾弗 著 胡曉姣,張新,朱辰辰 譯
    納特·西爾弗,統計學家、作家和《紐約時報》政治性網站538.com的創始人。2008年美國大選期間他成功預測出49個州的選舉結果,2012年大選期間更是成功預測出全部50個州的選舉結果,被稱為“神奇小子”。2009年,《時代》周刊將他評選為全球100位擁有影響力的人物之一。
    精彩內容


    經濟預測中不可避免地會存在偏見
        如果你想進行經濟預測,優選的選擇就是查看平均預測或群體預測,而不是求助於某個經濟學家。我對“調查”的研究顯示,群體預測總是比個體預測更準確,在預測GDP增長、失業率和通貨膨脹這三個方面,群體預測比個體預測的準確率分別高出20%、10%和30%。通過研究許多領域的預測結果,人們發現幾乎所有的群體預測都優於個體預測。
        然而,雖說群體預測優於個體預測這一觀念已成為重要的經驗性規律,可是當預測與事實有很大的出入時,這一觀念有時就會成為等



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