Думай медленно — предсказывай точно. Искусство и наука предвидеть опасность. ФилипТетлок, ДэнГарднер
Думай медленно — предсказывай точно. Искусство и наука предвидеть опасность. ФилипТетлок, ДэнГарднер
Думай медленно — предсказывай точно. Искусство и наука предвидеть опасность. ФилипТетлок, ДэнГарднер
Электронная книга https://t.me/kudaidem/1808
Дорогие друзья!
может быть среди смартлабовцев найдутся те, кто пользуется и разбирается в этом вопросе.
Какие из перечисленных средств (а может и что-то другое) посоветуете для анализа данных и прогнозирования?
Чем они друг от друга отличаются, какой для чего лучше использовать, какой проще в использовании?
R, Matlab, Julia, Python, Eviews, Stata, SAS, SQL
Спасибо!
Вчера я писал первую часть про книгу Филипа Тетлока «SUPERFORECASTING». Но там так много идей, что за один присест не успел осилить.
Итак, вот методика суперпрогнозирования:
1️⃣Расчлени вопрос на компоненты — более простые вопросы
2️⃣Отдели известное от неизвестного
3️⃣Подвергнуть каждое допущение тщательному исследованию
4️⃣Взглянуть на вопрос снаружи и в сравнении
5️⃣Переключиться на взгляд изнутри
6️⃣Обновляй прогноз, когда выходят новые факты (см. ниже Теорему Байеса)
👉Чтобы хорошо прогнозировать, надо саморавиваться.
👉Чтобы развиваться, надо делать обратную связь
👉Обратная связь возможна только если вы четко однозначно формулируете прогноз и используете четкие даты, чтобы не подменить прогноз задним числом (распространенная ловушка)
👉Можно повысить точность, если после прогноза предположить, что он неверен, и попытаться подумать о причинах и снова сформулировать новый прогноз. Точность повышается почти также, как если 2 суперпрогнозист подумал над проблемой и дал прогноз.
👉Значит при прогнозировании важно уметь отстраняться от самих себя
👉Сделав прогноз, ищите доказательства противоположного
👉«зрение стрекозы»: Широкий взгляд на проблему формируется через синтез: взгляд снаружи, взгляд изнутри, альтернативный взгляд.
👉Ключ к успеху: Необходимо подвергать сомнению базовые эмоционально заряженные оценки.