bookmate game
Нейт Сильвер

Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие — нет

Notify me when the book’s added
To read this book, upload an EPUB or FB2 file to Bookmate. How do I upload a book?
  • Ludmila Ivanichkinashared an impression7 years ago
    💡Learnt A Lot
    🎯Worthwhile
    💤Borrrriiinnng!

    Книга оставляет неоднозначное впечатление. С одной стороны, автор действительно глубоко изучил материал и дал обзор метод и успешности прогнозов в разных областях человеской деятельности, начиная от экономики и заканчивая климатологией. С другой стороны, в техническом отношении книга не предлагает ничего оригинального и рассказывает о вещах, знакомых каждому, кто прослушал университетский курс статистики - overfitting, теорема байеса, корреляция в данных в отсутствие причино-следственной связи, а также о широко известных философских концепциях типа стремления к объективной истине и скептическом восприятии текущих теорий.

  • bessonchik556shared an impression8 years ago
    🎯Worthwhile

    Книга далась нелегко, но она стоит того. Личный опыт работы на рынке ценных бумаг, привел к полному разочарованию в аналитике. А эта книга дает новые ключи к выработке решений. Талеба, упомянутого в рецензии, читать сложнее, да и ничего делать после прочтения ничего не хочется. Здесь другое...

  • Nina Bortnykshared an impression7 years ago
    👍Worth reading
    🔮Hidden Depths
    🎯Worthwhile

    Книгу конечно читать тяжело из-за щепетильного подхода автора к деталям. У меня, если учесть все перерывы, на неё ушло около пяти месяцеы. Но это скорее признак потрясающего качества: столько сносок и уточнений, ссылок на источники я не видела ни в одном популярном издании. Книга рекомендована каждому, кто интересуется тем, как устроена реальность.

  • Nadezhda Pirogovashared an impression7 years ago
    👍Worth reading
    💡Learnt A Lot
    🎯Worthwhile

    Очень полезная книга для всех, кто так или иначе связан с аналитикой. Автор сам разработал аналитическую систему, так что на опыте набил все шишки. Он учит нас управляться с неопределённостью, избегать ошибок выборки и не полагаться на компьютер слишком сильно.

  • Арсений Кутовойshared an impression6 years ago
    👍Worth reading

    Хороший материал для того, чтобы задуматься о собственной способности к прогнозированию.

  • Ильяshared an impression7 years ago
    💩Utter Crap

    Более унылого эссе на тему статистики еще не читал. К счастью, я уже научился бросать подобные сочинения, а не страдать до конца.
    Кг/ам, короче, как говорили в прекрасные времена.

  • Grigorii Guzshared an impression7 years ago
    💡Learnt A Lot
    🎯Worthwhile

    Очень глубокая и сильная книга о важности, сложности и хлипкости предсказаний, особенно в эпоху Big Data. О том, как эффективнее думать и не врать себе.

  • Федор Мshared an impression2 years ago
    👎Give This a Miss

    Перевод плохой, ушел читать английскую. Хотел сначала так проглотить, но где-то после 10% последней каплей стала "аккуратность" — якобы статистический термин (и многое, многое другое... в т.ч. по смыслу)

  • Valera Baganovshared an impression8 years ago
    💡Learnt A Lot

    Понравилось понятное объяснение Теории Байса

  • Danila Chestnykhshared an impression8 years ago
    💡Learnt A Lot

fb2epub
Drag & drop your files (not more than 5 at once)