4.5

Книга не научит строить точные прогнозы, но даст понимание, почему существующий прогноз столь плох и как можно его немного улучшить.

Первая попытка прочитать книгу была мной предпринята в году так в 2014, но поняв, что хочу читать ее более внимательно и ответственно, решила отложить на пару недель. И вот 2021 г. к книге я вернулась. И если в 2014 поражала актуальность глав про кризис на рынке ипотечного кредитования, что привело к Мировому финансовому кризису 2009 - 2013 гг., то в это прочтение самой актуальной стала глава про распространение заболеваний. Но начнем по порядку.

В книге 13 глав, разделенных неявно на 2 части.

Глава 1 посвящена проблемам Фондового рынка в 2008-2009 гг., причинам произошедшего и почему такого не ждали.

Глава 2 рассказывает о том, почему политологи-эксперты часто сильно ошибаются в прогнозах (на примере США и их политического устройства) и действительно ли их можно назвать "экспертами".

Глава 3 была для меня одной из самых трудных, т.к. рассказывала о бейсболе, учете статистики по игрокам и почему Moneyball действительно все изменим (если и не "все", то очень многое).

Глава 4 посвящена прогнозированию погоды, в том числе ураганов. На удивление синоптики за последние полвека значительно повысили точность прогнозирования. Нейт Сильвер и разбирает, почему им это удалось. И далее по книге моделирование погоды упоминается в качестве положительного примера.

А вот в главе 5 все не столь радужно. Глава посвящена предсказанию землетрясений и их амплитуды. И хотя подвижки к улучшению моделей есть, но землетрясения на Гаити 2010 г. особо не ждали. К сожалению, землетрясение на Гаити 14 августа 2021 г. показывает, что улучшения в этой сфере за последние 10 лет не прослеживается.

Глава 6 посвящена вопросу о том, насколько рациональны экономисты в своих прогнозах и можно ли обыграть рынок.

Глава 7 на момент прочтения вызвала наибольший резонанс. Она посвящена прогнозированию возникновения и распространения заболеваний, в основном гриппа, а в качестве примера берется "свиной" и "птичий" грипп, но... При описании условий распространения свиного гриппа:

Данные страны [страны Юго-Восточной Азии, такие как Китай, Индонезия, Таиланд и Вьетнам] часто становятся местом зарождения различных штаммов гриппа, вызывающих заболевания животных и потенциально способных привести к глобальной пандемии

Эта цитата зацепила при чтении и заставила с еще большим интересом продвигаться по статье дальше в реалиях лета 2021 г.

На этом первая часть книги завершается, а дальше:

Оставшаяся часть книги посвящена тому, как понемногу сделать их [аппроксимации при построении моделей] лучше

Оставшиеся главы 8-13 скорее посвящены тому как Теорема Байеса может помочь при прогнозировании, игре в покер (описано в том числе на основе личного опыта автора и может вызвать желание играть), в шахматы, особенно в шахматы с компьютером, игре на фондовом рынке и даже в борьбе с терроризмом.

Книга довольно насыщенная примерами, ссылками на исследование и описанием проблем прогнозирование. Но как я написала ранее, а вряд ли научит строить модели, но поможет улучшить уже существующие, либо понять почему добиться улучшения столь сложно.