The Signal and the Noise Pourquoi tant de prédictions échouent - mais certaines non

Écrit pour Signal and the Noise: the Art and Science of Prediction

De moins en moins faux

Dans notre connaissance du monde, la mécanique newtonienne est une exception. Cela vous permet de faire des prédictions si précises que vous pouvez envoyer un homme sur la lune et le ramener en toute sécurité. En dehors de la physique cependant, l'imprévisibilité règne: un avion s'envole dans le World Trade Center un matin ensoleillé, la prestigieuse banque Goldman Sachs fait des ravages et l'Allemagne finit par devenir Weltmeister. Qui aurait deviné cela?
Nate Silver, un statisticien de 35 ans au New York Times, a écrit un livre remarquable et d'une grande portée sur nos tentatives pour nous familiariser avec le monde fantasque dans lequel nous vivons. Silver s'est forgé une solide réputation lors des élections de 2012 en prédisant correctement les résultats des 50 États. Il aime aussi parier sur les matchs de baseball et jouer au poker. Voici un homme qui aime vraiment voir les dés lancer. Son livre The Signal and the Noise couvre des disciplines aussi diverses que l'économie, la politique, les sports, les prévisions météorologiques, la finance, etc. La question centrale est que tout ceci est «l'art et la science de la prédiction». Étant donné que faire des prédictions correctes est ce qu'est la connaissance pratique et ce qui motive le progrès.
Silver commence par analyser les échecs de prédiction tels que la crise bancaire et les experts souvent trompeurs de la télévision dont la principale qualité semble être leur manque de souvenir.
Il aborde ensuite les sciences naturelles avec des sujets tels que les prévisions météorologiques (la grande réussite de ce livre), les tremblements de terre et la propagation des maladies infectieuses. Qu'est-ce qui rend la prédiction dans une discipline différente d'une autre?
Silver présente ensuite son héros Thomas Bayes qui a mis au point une méthode simple pour améliorer vos prédictions sur le monde. Cela s'applique à tout, de la probabilité de cancer du sein à la possibilité d'être trompé lorsque vous apercevez de longs cheveux blonds sur la veste de votre petit ami. La logique bayésienne (une courte formule mathématique) peut sembler adaptée à notre époque de big data et de digitation et de stockage de tout et de tout le monde, mais elle provient en fait d'un statisticien du 18ème siècle et d'un ministre presbytérien qui a suivi la philosophie empiriste de David Hume.
Le théorème de Bayes vous oblige à faire une estimation préalable d'une probabilité qu'un événement se produise (votre vélo étant entaillé par exemple) qui peut être affinée à chaque expérience suivante. Même si vous commencez par une supposition sauvage, vous vous trompez de moins en moins sur les chances.
C'est un livre exceptionnel. Non seulement pour la portée des sujets, mais aussi pour la vision complètement nouvelle de la théorie de la connaissance que Silver présente. C'est aussi un livre d'actualité, car nous n'avons jamais eu autant d'informations à notre disposition et la plupart d'entre nous ne savent franchement pas quoi en faire. «Nous pensons que nous voulons des informations», écrit Silver, «alors que nous voulons vraiment des connaissances. Le signal est la vérité. Le bruit est ce qui nous distrait de la vérité. C'est un livre sur le signal et le bruit. " (JW)

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Livre acheté sur recommandation d'un ami en raison de nos antécédents statistiques. C'est un beau livre, même si je n'ai pas pu trouver des abréviations et des termes aussi rapidement. De plus, il est agréable de lire l'explication structurée des sujets traités (comme la bulle immobilière en Amérique) et ce n'est pas seulement relaxant à lire, mais aussi un livre éducatif. Je recommande le livre à toute personne qui entre régulièrement en contact avec des statistiques (même si elle est minime) ou s'y intéresse.

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Tranchant!

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Supprime les angles morts personnels en utilisant de nombreux problèmes mondiaux bien connus basés sur des données et en traitant les données de manière critique. Est-ce du bruit ou non (signal).