The Signal and the Noise ,Nate Silver的一本代表作。這本在goodread上算小紅,將近4分,也有4萬多的評價數。在台灣感覺沒很紅,但我也不確定,畢竟十年前的書。作者是靠著大數據預測(政治方面)紅起來。看完我覺得其實還好,比較有興趣是裡面幾章談投資或跟投資比較有關的(比如1~3章,還有11章),其他是關於各領域的機率與預測,比如政治、運動、氣象、地震、意外、恐攻、德州撲克等。有些章節個人覺得蠻無聊的,但是股市投資的部分我覺得還是頗值得 看。 然後,翻譯的部分不得不說,不太好。很多的文句別講信實與否,根本就不太通順。但這本也是大部頭,所以儘管如此還是覺得譯者很辛苦啦。 以下心得(只挑投資相關有興趣部分)。 --------------------------------------------------------------------------------------------- 前言 前言要說的重點是,自從印刷術,乃至網路以來,我們的資訊爆炸增長,但是我們的知識沒有跟著爆炸增長(至少相對而言),因此很重要的課題是,我們要懂得如何分辨有用的資訊(訊號)與雜訊。否則這些資訊可能對我們有害無益。 一個說法是:已發表的論文中,可能高達三分之一是錯的,這要考量到「 貝式定理 」,貫徹本書的一個重要觀念。貝式定理的詳細公式對我來說有點複雜,但對我來說,一個較易理解的表述是: 當你要考量一個某前提下所發生的後續事件的機率時,你必須將前提發生的機率考量在內。 打個比方,如果有一種疾病,相當的罕見,而檢測時有小機率會出錯(偽陰偽陽),那麼假設一個案例被檢測出陽性,實際上,這個案例是偽陽的機率還不低,一定比那個差錯率(假設10%)還高很多,這是因為該疾病本來的前提機率就相當小的緣故。換一個比較籠統但易懂的說法,假設一個訊號出現,顯示可能有個稀有事件發生,那麼這可能只是雜訊,因為該事件本來就不意見;但是如果又再次出現該訊號,那麼該稀有事件的發生可能性大增,因為這樣的連續巧合也相當不易發生。 第一章 第一章講的是2008的金融風暴問...
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