Герд Гигеренцер. Понимать риски

Рубрика: 02. О вероятностях

При принятии важных решений нам часто приходится иметь дело со статистическими данными, смысл которых мы не совсем понимаем и поэтому полагаемся на мнение экспертов. В этой книге рассказывается, как распознавать случаи, когда предоставляемая нам информация оказывается неполной, и как следует поступать в таких ситуациях. Герд Гигеренцер показывает, как можно использовать простые правила, которые помогут нам избегать беспричинных страхов или надежд и принимать более грамотные и взвешенные решения. По теме см. также Даниэль Канеман. Думай медленно… решай быстро, Нассим Николас Талеб. Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса, Ричард Талер. Новая поведенческая экономика.

Герд Гигеренцер. Понимать риски. Как выбирать правильный курс. – М.: КоЛибри, Азбука-Аттикус, 2015. – 352 с.

Читать полностью

Бенуа Мандельброт. Фракталы, случай и финансы

Рубрика: 02. О вероятностях

Книга известного американского математика Бенуа Мандельброта посвящена фрактальной геометрии и фундаментальным вопросам случайности. Фрактальную геометрию Мандельброт придумал, когда писал труды по финансам в шестидесятые годы. Данное произведение содержит, среди прочих, эти труды, которые ранее не издавались, а также фундаментальные представления о случайности. На мой взгляд, книга будет полезна тем, кто предполагает заработать на фондовом/валютном рынке (в качестве отрезвляющего душа), а также всем, кто размышляет о роли случая и закономерностях.

Ранее я читал Бенуа Мандельброт. (Не)послушные рынки: фрактальная революция в финансах.

Бенуа Мандельброт. Фракталы, случай и финансы. – Ижевск: Регулярная и хаотическая динамика, 2004. – 256.

Читать полностью

Пьер Симон Лаплас. Опыт философии теории вероятностей

Рубрика: 02. О вероятностях

В книге выдающегося французского математика, физика и астронома Пьера Лапласа (1749–1827) представлено популярное изложение основ теории вероятностей и ее приложений. Совершенно без формул дается свод почти всех главных вопросов этой теории; приводятся общие принципы исчисления вероятностей, описываются аналитические методы и законы вероятностей. Особое внимание в работе уделяется приложению теории вероятностей к различным вопросам жизни, большинство которых, по мнению Лапласа, есть не что иное, как задачи теории вероятностей. Рассматривается приложение этой теории к натуральной философии и нравственным наукам; исследуется вероятность свидетельских показаний и судебных приговоров, анализируются результаты выборов и решения собраний с точки зрения теории вероятностей, затрагивается вопрос об иллюзиях в оценке вероятностей. Работа широко цитируется в современной литературе. Я решил оставить русский перевод 1908-го года, и снабдить его комментариями.

Пьер Симон Лаплас. Опыт философии теории вероятностей. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2011. — 208 с. (книга впервые опубликована в 1814 г.; на старорусский язык книга переведена в 1908 г.; настоящее издание является репринтным).

%d0%bf%d1%8c%d0%b5%d1%80-%d1%81%d0%b8%d0%bc%d0%be%d0%bd-%d0%bb%d0%b0%d0%bf%d0%bb%d0%b0%d1%81-%d0%be%d0%bf%d1%8b%d1%82-%d1%84%d0%b8%d0%bb%d0%be%d1%81%d0%be%d1%84%d0%b8%d0%b8-%d1%82%d0%b5%d0%be%d1%80

Читать полностью

Джон Тьюки. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ

Рубрика: 02. О вероятностях

В книге, написанной в 1977 г. известным американским специалистом по математической статистике, изложены основы разведочного анализа данных, т.е. первичной обработки результатов наблюдений, осуществляемой посредством простейших средств — карандаша, бумаги и логарифмической линейки. На многочисленных примерах автор показывает, как представление наблюдений в наглядной форме с помощью схем, таблиц и графиков облегчает выявление закономерностей и подбор способов более глубокой статистической обработки. Изложение сопровождается многочисленными упражнениями с привлечением богатого материала из практики. Живой, образный язык облегчает понимание излагаемого материала.

Джон Тьюки. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. – М.: Мир, 1981. – 696 с.

%d0%b4%d0%b6%d0%be%d0%bd-%d1%82%d1%8c%d1%8e%d0%ba%d0%b8-%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d0%b8%d0%b7-%d1%80%d0%b5%d0%b7%d1%83%d0%bb%d1%8c%d1%82%d0%b0%d1%82%d0%be%d0%b2-%d0%bd%d0%b0%d0%b1%d0%bb%d1%8e%d0%b4

Читать полностью

Нейт Сильвер. Сигнал и шум

Рубрика: 02. О вероятностях

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 гуру статистики Нейт Сильвер, 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.

Нейт Сильвер. Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет. – М.: КоЛибри, Азбука Аттикус, 2015. – 608 с.

%d0%bd%d0%b5%d0%b9%d1%82-%d1%81%d0%b8%d0%bb%d1%8c%d0%b2%d0%b5%d1%80-%d1%81%d0%b8%d0%b3%d0%bd%d0%b0%d0%bb-%d0%b8-%d1%88%d1%83%d0%bc-%d0%be%d0%b1%d0%bb%d0%be%d0%b6%d0%ba%d0%b0

Читать полностью

Фишер. Статистический вывод

Рубрика: 02. О вероятностях

Рональд Фишер — ученый, снабдивший статистику инструментами, благодаря которым она обрела то огромное значение, которое имеет сегодня. Его основной вклад — статистический вывод, инновационный подход, связанный с понятием вероятности, который дал статистике, состоявшей прежде на службе других дисциплин, необходимый импульс для того, чтобы она стала полноправной наукой. Этому британскому математику и биологу мы обязаны статистическим методом, который применяется в планировании научных экспериментов. Он был ярым сторонником евгеники, зародившейся в первой половине XX века, и в этом контексте его исследования касались также генетики и современной эволюционной теории.

По теме см. также Левин. Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Excel

Наука. Величайшие теории: выпуск 47: Возможно да, возможно нет. Фишер. Статистический вывод. — М.: Де Агостини, 2015. — 176 с.

%d1%84%d0%b8%d1%88%d0%b5%d1%80-%d1%81%d1%82%d0%b0%d1%82%d0%b8%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%b5%d1%81%d0%ba%d0%b8%d0%b9-%d0%b2%d1%8b%d0%b2%d0%be%d0%b4-%d0%be%d0%b1%d0%bb%d0%be%d0%b6%d0%ba%d0%b0

Читать полностью

Дональд Уилер, Дэвид Чамберс. Статистическое управление процессами

Рубрика: 02. О вероятностях

Краткий конспект этой книги я подготовил еще в 2010 г. За это время качество моих конспектов выросло (я надеюсь :)), к тому же появился отличный повод перечитать книгу – Альпина выпустила второе издание (полностью идентичное первому). На самом деле, я считаю, что тема статистического управления недооценена в российском менеджменте. В то же время, она явилась одним из столпов японского чуда второй половины XX века. Лично на меня идеи Шухарта – Деминга оказали очень большое влияние. Это первая книга на русском языке, в которой ясно, наглядно и профессионально изложены принципы и методы статистического управления процессами на основе контрольных карт, разработанных Уолтером Шухартом в Bell Laboratories, и показаны недостатки традиционного подхода к контролю качества, основанного только на соблюдении допусков.

По теме см. также: У. Эдвардс Деминг. Выход из кризиса: Новая парадигма управления людьми, системами и процессами, Генри Р. Нив. Организация как система: Принципы построения устойчивого бизнеса Эдвардса Деминга.

Дональд Уилер, Дэвид Чамберс. Статистическое управление процессами. Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта. М.: Альпина Паблишер, 2016. – 410 с. (на английском языке книга впервые вышла в 1986 г.)

%d0%b4%d0%be%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d1%8c%d0%b4-%d1%83%d0%b8%d0%bb%d0%b5%d1%80-%d0%b4%d1%8d%d0%b2%d0%b8%d0%b4-%d1%87%d0%b0%d0%bc%d0%b1%d0%b5%d1%80%d1%81-%d1%81%d1%82%d0%b0%d1%82%d0%b8%d1%81%d1%82%d0%b8

Читать полностью

Адлер и др. Контрольные карты Шухарта в России и за рубежом

Рубрика: 02. О вероятностях

Статья написана с целью ликвидации большого разрыва, сложившегося между англоязычной и русскоязычной литературой по проблеме контрольных карт Шухарта. Авторы считают, что правильное применение контрольных карт – одно из ключевых условий повышения качества российской науки, техники, образования, управления и т.д.

См. также Д. Уилер, Д. Чамберс. Статистическое управление процессами. Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта». – М: Альпина Бизнес Букс, 2009. – 409 с.

Ю.П. Адлер, О.В. Максимова, В.Л. Шпер. Контрольные карты Шухарта в России и за рубежом: краткий обзор современного состояния (статистические аспекты). – Журнал «Стандарты и качество», июль–август, 2011 (полная версия статьи доступна на сайте издательства).

%d1%81%d1%82%d0%b0%d0%bd%d0%b4%d0%b0%d1%80%d1%82%d1%8b-%d0%b8-%d0%ba%d0%b0%d1%87%d0%b5%d1%81%d1%82%d0%b2%d0%be-%d0%be%d0%b1%d0%bb%d0%be%d0%b6%d0%ba%d0%b0

Читать полностью

Педро Домингос. Верховный алгоритм

Рубрика: 02. О вероятностях

Машинное обучение преображает науку, технологию, бизнес и позволяет глубже узнать природу и человеческое поведение. Программирующие сами себя компьютеры — одна из самых важных современных технологий, и она же — одна из самых таинственных. Ученый-практик Педро Домингос приоткрывает завесу и впервые доступно рассказывает о машинном обучении и о поиске универсального обучающегося алгоритма, который сможет выуживать любые знания из данных и решать любые задачи (он называет его Верховный алгоритм). Чтобы заглянуть в будущее и узнать, как машинное обучение изменит наш мир, не нужно специального технического образования — достаточно прочитать эту книгу. См. также. Джон Форман. Много цифр: Анализ больших данных при помощи Excel, Идеи Байеса для менеджеров.

Педро Домингос. Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. — 336 с.

Педро Домингос. Верховный алгоритм. Обложка

Читать полностью

Нейтан Яу. Искусство визуализации в бизнесе

Рубрика: 02. О вероятностях

С тех пор, как я перешел из издательского бизнеса в торговую компанию (а было это в 2005 г.), Excel – является моим основным инструментом работы. Конечно, я далек от мысли, что владею им в совершенстве, но всё же думаю, что могу себя назвать экспертом. Так вот, эта книга не об Excel’е… Автор вскользь упоминает о нем, но, скорее, в уничижительном контексте, как о программе для начинающих. Серьезная инфографика и визуализация данных выполняются в других программах. Автор начинает с легкого 10-страничного знакомства с тем, как извлекать данные из Интернета на основе кода, написанного на языке Python.

В умелых руках обилие информации – не проблема, а настоящий кладезь. Ведь интересны не сами цифры, а та информация, которую можно из них извлечь. Люди хотят знать, о чем именно говорят все эти таблицы и графики. Книга покажет, с помощью какого ПО удобнее обрабатывать информацию в каждом из случаев. Рассмотрены примеры визуализации в программах R и Adobe Illustrator, HTML, CSS и JavaScript. Также в книге вы познакомитесь с применением Flash-графики для нужд визуализации, научитесь создавать карты с помощью Python и SVG и анимированные карты в ActionScript и Flash. Книга – реальный учебник для тех, кто никогда не работал в упомянутых программах.

Нейтан Яу. Искусство визуализации в бизнесе. Обложка

Нейтан Яу. Искусство визуализации в бизнесе. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013. — 352 с.

Читать полностью