Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер

Нейт Сильвер
0
0
(0)
0 0

Аннотация: Мы считаем, что наш мир во многом логичен и предсказуем, а потому делаем прогнозы, высчитываем вероятность землетрясений, эпидемий, экономических кризисов, пытаемся угадать результаты торгов на бирже и спортивных матчей. В этом безбрежном океане данных важно уметь правильно распознать настоящий сигнал и не отвлекаться на бесполезный информационный шум.О том, как этому научиться, рассказывает Нейт Сильвер, политический визионер и гуру статистики, разработавший систему прогнозов, позволившую дважды максимально точно предсказать результаты президентских выборов почти во всех штатах Америки. Его книга во многом близка исследованиям Нассима Талеба и столь же значима для всех, кто имеет дело с большими объемами данных и просчитывает различные варианты развития событий. И если Талеб говорит о законах зарождения «черных лебедей», Сильвер исследует модели и способы, позволяющие поймать этих птиц в расставленные нами сети. Он обобщает опыт экспертов-практиков, изучает различные модели и подходы, позволяющие делать более точные прогнозы. Как и Даниэль Канеман, автор бестселлера «Думай медленно… Решай быстро», наблюдая за поведением и мышлением людей, оценивающих неопределенные события, Сильвер утверждает: да, компьютеры незаменимы при работе с огромными массивами данных, но для максимальной точности результатов необходим гибкий человеческий ум и опыт, ведь прогнозирование – это планирование в условиях неопределенности.
Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер бестселлер бесплатно
4
0

Внимание! Аудиокнига может содержать контент только для совершеннолетних. Для несовершеннолетних прослушивание данного контента СТРОГО ЗАПРЕЩЕНО! Если в аудиокниге присутствует наличие пропаганды ЛГБТ и другого, запрещенного контента - просьба написать на почту pbn.book@gmail.com для удаления материала

Читать книгу "Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер"


Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет

Рис. 7.5. Изменение количества вновь поставленных диагнозов ВИЧ и сифилиса, геи, Сан-Франциско, 1998–004 гг.

Как оказалось, решение парадокса заключалось в том, что геи начали активнее использовать так называемый серосортинг, иными словами, они выбирали половых партнеров с тем же статусом ВИЧ, что и у них. Не до конца понятно, как им удавалось это организовать, однако этот факт был задокументирован детальными поведенческими исследованиями, проведенными в Сан-Франциско{522}, Сиднее{523}, Лондоне и других городах с большими популяциями геев. Возможно, что положительную роль сыграли и кампании в области здравоохранения – часть из них переключилась с идеи борьбы с «усталостью от презервативов» на «обсуждаемую безопасность». Также не исключено и влияние интернета, заменившего бары в качестве лучшего места для поиска половых партнеров. В интернете существуют другие нормы по разглашению информации: многие мужчины указывают в профилях на специализированных сайтах свой статус ВИЧ, а кроме того, в интернете проще задавать интимные вопросы (и получать честные ответы), чем на танцполе{524}.

В чем бы ни состояла причина, было ясно, что это специфическое и локализованное поведение не вполне соответствует простым моделям заболевания – к счастью, в данном случае это означало, что прогнозы исследователей в отношении ВИЧ оказались слишком пугающими. Модели, основанные на различных состояниях, предполагают, что у каждого человека имеется свой уровень восприимчивости к болезни. Это допущение не работает столь же точно в случае болезней, требующих более близкого контакта, или в случаях, когда уровень риска является асимметричным для различных групп населения. Иными словами, вы не можете зайти в продуктовый магазин и выйти из него зараженным ВИЧ.

Почему не сработали модели в Форт-Дикс

Однако даже в случае более простых заболеваний компартментальные модели[97] могут оказаться неприменимыми из-за слишком общих и нестрогих допущений, заложенных в них. Рассмотрим, например, корь.

Корь – это первая болезнь, которую (вследствие ее простоты) начинают изучать будущие эпидемиологи в рамках программы PhD[98]. «Корь представляет собой удобную модель для изучения системы инфекционного заболевания, – утверждает Марк Липсиц, коллега Озоноффа по Гарварду. – Она одномерна. Ее можно выявить с помощью анализа крови, у нее имеется лишь один штамм, и у всех заболевших проявляются одни и те же симптомы. Переболев ею, вы не заразитесь второй раз». Если бы нужно было назвать единственную болезнь, идеально описываемую SIR-моделью, то специалисты выбрали бы корь.

Однако в 1980‑х и начале 1990‑х гг. в Чикаго был зафиксирован ряд необычно тяжелых всплесков кори, которые эпидемиологи не могли предсказать. В соответствии с традиционной моделью, прививки имелись у такого количества жителей города, которого должно было быть достаточного для формирования так называемого коллективного иммунитета – своего рода биологического эквивалента брандмауэра, благодаря которому болезнь не имеет возможности развиваться и затухает сама собой. Однако в отдельные годы на протяжении 1980‑х корью заболевало не менее 1000 жителей города – в основном маленькие дети. Проблема показалась настолько тревожной, что власти приказали медсестрам ходить от двери к двери и делать жителям прививки{525}.

Доктор Роберт Даум, педиатр и специалист по инфекционным заболеваниям, работавший в нескольких больницах Чикагского университета, серьезно изучил эти всплески кори. Даум – настоящий идеал врача. У него глубокий голос, огромная борода и потрясающее чувство юмора. Незадолго до встречи со мной в Чикаго Даум вернулся с Гаити, где вместе с коллегами помогал преодолевать последствия землетрясения 2010 г.

Чикаго, в котором я прожил 13 лет, – это город пригородов. Зачастую пригороды бывают достаточно сегрегированы либо по расовому составу, либо по социально-экономическим признакам. Даум обнаружил, что население пригородов также различалось по отношению к прививкам. Небогатые афроамериканцы, жившие в районах типа Саус-Сайд, неохотно разрешали прививать своих детей вакциной MMR (против кори, свинки и краснухи). Непривитые дети вместе ходили в школу, вместе играли, кашляя и чихая друг на друга. Их поведение отвергало одно из предположений модели SAR о так называемом случайном смешивании, согласно которому любые два человека имеют одинаковый шанс вступить в контакт друг с другом. И понятно было, что эти дети как раз и явились распространителями кори.

Именно это явление неслучайного перемешивания и стало причиной «фиаско свиного гриппа» в 1976 г., когда ученые посчитали H1N1 угрозой национального масштаба на основании нескольких случаев заболевания в Форт-Дикс. Штамм свиного гриппа – известный в наши дни под названием A/New Jersey/76 – казался столь угрожающим отчасти потому, что быстро распространился по военной базе: в течение от двух до трех недель было диагностировано 230 подтвержденных случаев{526}. Это дало ученым основание предположить, что у болезни имеется крайне высокое репродуктивное число R0, близкое к 3, что было сопоставимо со значением R0 для пандемии «испанки» 1918 г.

Читать книгу "Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер" - Нейт Сильвер бесплатно


0
0
Оцени книгу:
0 0
Комментарии
Минимальная длина комментария - 7 знаков.


LoveRead » Домашняя » Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер
Внимание