статистика [Тема] Страница 2

Система - это Статистика. Если система правильная, ни за что не проиграешь. А Счастье всегда может обмануть.
A system is statistical. When you get the right system you can't lose, and that's the difference between it and a hunch. You never know when the right hunch is going wrong.

Как показывает Статистика - интуитивный Ответ чаще всего верный. Если мы задумаемся и переменим Решение - в семидесяти процентах случаев совершим ошибку.

Знаю, звучит неправдоподобно, но проверьте Потом сами - это чистая Правда: у среднего Человека Одна маточная труба. Средняя длина пениса - 14 см. И наконец, средняя длина пениса человека, ищущего в Гугле «средняя длина пениса» - 9 см.

Люди субъективны, им верить нельзя, вот Математика - Наука от Бога. Следи за статистикой, огурчик Мой, Она не подведет.

Статистика - это такая вещь, с которой Никогда Ничего заранее не скажешь; иной раз Она, как Болезнь, таится много лет, а Потом вдруг разит насмерть; а иная статистика бросается на Тебя сразу, как атакующий бизон.

Как и Многие биологические переменные, ожидаемая продолжительность Жизни - величина среднестанская, то Есть подчинена рядовой случайности. Она не масштабируема, так как чем старше мы становимся, тем меньше у нас шансов Жить дальше. В развитой стране таблицы страховых компаний предсказывают новорожденной девочке Смерть в 79 лет. Когда она справит 79-й День рождения, ожидаемая продолжительность ее жизни в типичном случае будет составлять 10 лет. В возрасте 90 лет она сможет рассчитывать на 4,7 Года.
В 100 лет - на 2,5 года. Если она чудесным образом доживет до 119 лет, ей останется около 9 месяцев. По мере того как она пересекает очередные пороги, Количество дополнительных лет уменьшается. Это иллюстрация главного свойства случайных переменных, описываемых «гауссовой кривой». Чем старше Человек, тем меньше дополнительных лет у него в резерве.
С человеческими планами и проектами Дело обстоит по-другому. Они часто масштабируемы, как я уже говорил в главе 3. А в случае с масштабируемыми, то есть крайнестанскими, переменными вы получите ровно противоположный Эффект. Скажем, предполагается, что проект будет завершен за 79 дней (берем ту же цифру, что в примере с возрастом Женщины). Если на 79-й день проект не завершен, нужно будет отвести на него еще 25 дней. На 90-й день - еще около 58. На 100-й - 89. На 119-й -149. Если проект еще не завершен в день номер 600, то на него понадобится 1590 дополнительных дней. Как видно, чем дольше вы ждете, тем дольше вам предстоит ждать.

Здесь работает классический ментальный механизм - так называемый Эффект привязки. Вы усмиряете свой Страх перед неопределенностью, придумывая число и цепляясь за него как за островок посреди пустоты. Этот эффект был открыт отцами психологии неопределенности Дэнни Канеманом и Амосом Тверски, еще когда они только начинали исследовать Заблуждения в использовании эвристик. Эффект работает следующим образом. Канеман и Тверски предлагали добровольцам покрутить рулетку. Добровольцы смотрели на выпавшее число, Зная, что оно случайно. Затем их просили назвать Количество входящих в ООН африканских стран. Ответ коррелировал с выпавшим числом.
Попросите кого-нибудь назвать вам последние четыре цифры своего номера социального страхования, а затем - приблизительное количество зубных врачей в Манхэттене. Вы увидите, что, активировав в сознании собеседника четырехзначное число, вы заставляете его соотносить свое предположение с этим числом.

Проблема в том, что мы сосредоточиваемся на тех редких случаях, когда наша методика срабатывает, и почти Никогда - на многочисленных примерах ее несостоятельности.

Тетлок изучал Проблему «экспертов» в политике и экономике. Он просил специалистов из разных областей оценить Вероятность того, что в Течение заданного временного периода (около пяти лет) произойдут определенные политические, экономические и Военные События. На выходе он получил около двадцати семи тысяч предсказаний почти от трех сотен специалистов. Экономисты составляли около четверти выборки. Исследование показало, что эксперты Далеко вышли за пределы своих допусков на ошибку. Обнаружилась и экспертная Проблема: между результатами докторов наук и студентов не Было разницы. Профессора, имеющие большой список публикаций, справлялись не Лучше журналистов. Единственной закономерностью, которую обнаружил Тетлок, была обратная Зависимость прогноза от репутации: обладатели громкого имени предсказывали хуже, чем те, Кто им не обзавелся.
Но Тетлок ставил перед собой задачу не столько показать, чего реально стоят эксперты (хотя у него это замечательно получилось), сколько выяснить, Почему до них никак не доходит, что они Плохо справляются со своей работой, иными словами, как им удается «втирать себе очки».
<...>
Вы говорите, что играли в другую игру. Допустим, вам не удалось предсказать неожиданный Крах Советского Союза (этого не предвидел ни Один социолог). Легко заявить, что вы прекрасно понимали Суть политических процессов, происходивших в Советском Союзе, но Эти Русские, будучи чрезмерно русскими, искусно скрыли от вас существенные экономические составляющие. Если бы вы обладали этими экономическими данными, вы бы уж Конечно смогли предсказать Падение советского режима. Винить Надо не вашу квалификацию. Так же можно действовать, если вы предсказали решительную победу Эла Гора над Джорджем У. Бушем. Вы не знали, что Экономика в таком отчаянном положении; собственно, этот факт, кажется, был тайной для всех. Вы же не экономист, а борьба-то, оказывается, шла на экономическом ринге.
Вы валите Все на непредвиденные Обстоятельства. Случилось что-то необычайное, лежащее вне поля вашей науки. Поскольку это нельзя было предсказать, вы не виноваты. Это был Черный лебедь, а вы не обязаны предсказывать Черных лебедей.

Булю показал Мне удивительную исследовательскую работу, только что законченную его практикантом и уже принятую к публикации; в ней подробно рассматривались две тысячи предсказаний, сделанных аналитиками ценных бумаг. В работе наглядно показывалось, что Эти брокер-аналитики не предсказывали Ничего: наивный прогноз Человека, просто переносящего цифры из истекшего периода в следующий, был бы немногим хуже. А ведь аналитики владеют информацией о заказах, грядущих контрактах и планируемых расходах и благодаря этим ценным знаниям вроде должны прогнозировать значительно Лучше, чем наш наивный предсказатель, не располагающий никакой информацией, кроме прошлых данных. Хуже того, Разрыв между предсказанными и реальными величинами был гораздо существенней, чем между разными прогнозами, а значит, аналитиками руководил стадный Инстинкт. Иначе прогнозы отстояли бы друг от Друга настолько же, насколько они отстоят от реальности.

Несколько исследователей, изучив работу и самооценку аналитиков ценных бумаг, получили удивительные результаты, особенно в отношении эпистемической самонадеянности этих деятелей. Сравнивая их с метеорологами, прогнозирующими погоду, Тадеуш Тышка и Петр Зелонка констатируют, что аналитики предсказывают хуже, но при этом Больше Верят в собственное Умение. Во всяком случае, им хватает апломба не снижать предела погрешности после откровенных провалов.

Прогнозисты от экономики, как мы очень скоро убедимся, гораздо Ближе в своих догадках друг к другу, чем к реальному результату. Никто не хочет быть белой вороной.

Важно не то, насколько редко мы ошибаемся, а какова суммарная погрешность.

Посмотрим с этой точки зрения на События 11 сентября 2001 Года. Около двух с половиной тысяч Человек были убиты группой террористов Бен Ладена в башнях-близнецах Международного торгового центра. Их семьи, как и положено, получили поддержку со стороны всевозможных агентств и благотворительных организаций. Но, по данным исследований, за последующие три месяца того же года более тысячи людей стали тайными жертвами террористов. Каким образом? Боязнь летать самолетом заставила многих сесть за руль автомобиля, а дороги куда более опасны, чем воздушные пути. В тот период был отмечен значительный Рост числа происшествий на дорогах. Семьи этих погибших не получили поддержки - они даже не узнали, что их Близкие тоже стали жертвами Бен Ладена.