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【Gene思書齋】精準預測的訊號與雜訊

Gene Ng_96
・2013/12/09 ・978字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 494 ・六年級

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精準預測:如何從巨量雜訊中,看出重要的訊息?The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail—but Some Don’t

 

《精準預測:如何從巨量雜訊中,看出重要的訊息?》The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail—but Some Don’t)是一本非常值得期待的好書,Amazon.com就把《精準預測》評選為2012年最佳非文字書籍第一名!這不意外,因為Amazon.com就是精準預測顧客品味而稱霸零售業的XD 《精準預測》長居《紐約時報》(The New York Times)和Amazon.com的暢銷排行榜。

以一本談統計和預測的書而言,《精準預測》暢銷得異常。可是讀了《精準預測》之 後,就完全不意外了,因為《精準預測》真的是本很好看的書!雖然是處女作,不過席佛卻能把統計預測這看似乏味的事,解說成是世界上最有趣的玩意兒之一!他 對統計預測在經濟學、政治學、氣候學、地震學、流行病學、電腦科技、棒球、德州撲克、體育賭博等等領域,都有獨到和精闢的見解,讀這本《精準預測》是一趟樂趣無窮的知性之旅!

討論大數據的書開始變多,所以有了大數據,我們對這個世界的各方面,就能做出更好的預測嗎?各行各業和各學門,是否都要擁抱大數據呢?《大數據》(Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think)告訴我們,在大數據時代,可以不必在乎因果的問題,還有不擔心雜訊(請參見〈快準狠的大數據(Big Data)〉)。

可是預測天才奈特.席佛(Nate Silver)卻在《精準預測》指 出,其實關鍵還是人的解讀,不是純粹的數字而已。而最難預測之處在於,我們要懂得分辨出哪些是無意義的雜訊,哪些才是關鍵的訊號。如果誤把雜訊當訊號,做 出來的預測,不管用的數據有多龐大,都不會準確,而且嚴重的謬誤與損失還會迎面而來!數據導向的預測會成功也會失誤,數據並非多就是美,要求更多數據之 際,人更應該自我要求模型的正確。

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席佛是美國當代知名的統計與預測鬼才。據說他從小就對數字與思考展現興趣與天分,六歲便開始預測棒球賽事。他進入芝加哥大學主修經濟學,並在大三前往倫敦 政經學院研修一年。大學畢業後,進入安侯建業事務所(KPMG)擔任顧問。在安侯建業雖然他有一份穩定高薪的工作,可是卻不是他真正想要的。

 

閱讀全文:

精準預測的訊號與雜訊

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Gene Ng_96
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來自馬來西亞,畢業於台灣國立清華大學生命科學系學士暨碩士班,以及美國加州大學戴維斯分校(University of California at Davis)遺傳學博士班,從事果蠅演化遺傳學研究。曾於台灣中央研究院生物多樣性研究中心擔任博士後研究員,現任教於國立清華大學分子與細胞生物學研究所,從事鳥類的演化遺傳學、基因體學及演化發育生物學研究。過去曾長期擔任中文科學新聞網站「科景」(Sciscape.org)總編輯,現任台大科教中心CASE特約寫手Readmoo部落格【GENE思書軒】關鍵評論網專欄作家;個人部落格:The Sky of Gene;臉書粉絲頁:GENE思書齋

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美國將玉米乙醇列入 SAF 前瞻政策,它真的能拯救燃料業的高碳排處境嗎?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/09/06 ・2633字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 美國穀物協會 委託,泛科學企劃執行。

你加過「酒精汽油」嗎?

2007 年,從台北的八座加油站開始,民眾可以在特定加油站選加「E3 酒精汽油」。

所謂的 E3,指的是汽油中有百分之 3 改為酒精。如果你在其他國家的加油站看到 E10、E27、E100 等等的標示,則代表不同濃度,最高到百分之百的酒精。例如美國、英國、印度、菲律賓等國家已經開放到 E10,巴西則有 E27 和百分之百酒精的 E100 選項可以選擇。

圖片來源:Hanskeuken / Wikipedia

為什麼要加酒精呢?

單論玉米乙醇來說,碳排放趨近於零。為什麼呢?因為從玉米吸收二氧化碳與水進行光合作、生長、成熟,接著被採收,發酵成為玉米乙醇,最後燃燒成二氧化碳與水蒸氣回到大氣中。這一整趟碳循環與水循環,淨排放都是 0,是個零碳的好燃料來源。

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圖片來源:shutterstock

當然,我們無法忽略的是燃料運輸、儲藏、以及製造生產設備時產生的碳足跡。即使如此,美國農業部經過評估分析,2017 發表的報告指出,玉米乙醇生命週期的碳排放量比汽油少了 43%。

「玉米乙醇」納入 SAF(永續航空燃料)前瞻性指引的選項之一

航空業占了全球碳排的 2.5%,而根據國際民用航空組織(ICAO)的預測,這個數字還會成長,2050 年全球航空碳排放量將會來到 2015 年的兩倍。這也使得以生質原料為首的「永續航空燃料」SAF,開始成為航空業減碳的關鍵,及投資者關注的新興科技。

只要燃料的生產符合永續,都可被歸類為 SAF。目前美國材料和試驗協會規範的 SAF 包含以合成方式製造的合成石蠟煤油 FT-SPK、透過發酵與合成製造的異鏈烷烴 SIP。以及近年討論度很高,以食用油為原料進行氫化的 HEFA,以及酒精航空燃料 ATJ(alcohol-to-jet)。

圖片來源:shutterstock

每種燃料的原料都不相同,因此需要的技術突破也不同。例如 HEFA 是將食用油重新再造成可用的航空燃料,因此製造商會從百萬間餐廳蒐集廢棄食用油,再進行「氫化」。

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就引擎來說,我們當然也希望用到穩定的油。因此需要氫化來將植物油轉化為如同動物油般的飽和脂肪酸。氫化會打斷雙鍵,以氫原子佔據這些鍵結,讓氫在脂肪酸上「飽和」。此時因為穩定性提高,不易氧化,適合保存並減少對引擎的負擔。

至於酒精加工為酒精航空燃料 ATJ 的流程。乙醇會先進行脫水為乙烯,接著聚合成約 6~16 碳原子長度的長鏈烯烴。最後一樣進行氫化打斷雙鍵,成為長鏈烷烴,性質幾乎與傳統航空燃料一模一樣。

ATJ 和 HEFA 雖然都會經過氫化,但 ATJ 的反應中所需要的氫氣大約只有一半。另外,HEFA 取用的油品來源來自餐廳,雖然是幫助廢油循環使用的好方法,但供應多少比較不穩定。相對的,因為 ATJ 來源是玉米等穀物,通常農地會種植專門的玉米品種進行生質乙醇的生產,因此來源相對穩定。

但不論是哪一種 SAF,都有積極發展的價值。而航空業也不斷有新消息,例如阿聯酋航空在 2023 年也成功讓波音 777 以 100% 的 SAF 燃料完成飛行,締下創舉。

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圖片來源:shutterstock

汽車業也需要作出重要改變

根據長年推動低碳交通的國際組織 SLoCaT 分析,在所有交通工具的碳排放中,航空業佔了其中的 12%,而公路交通則占了 77%。沒錯,航空業雖然佔了全球碳排的 2.5%,但真正最大宗的碳排來源,還是我們的汽車載具。

但是這個新燃料會不會傷害我們的引擎呢?有人擔心,酒精可能會吸收空氣中的水氣,對機械設備造成影響?

其實也不用那麼擔心,畢竟酒精汽油已經不只是使用一、二十年的東西了。美國聯邦政府早在 1978 就透過免除 E10 的汽油燃料稅,來推廣添加百分之 10 酒精的低碳汽油。也就是說,酒精汽油的上路試驗已經快要 50 年。

有那麼多的研究數據在路上跑,當然不能錯過這個機會。美國國家可再生能源實驗室也持續進行調查,結果發現,由於 E10 汽油摻雜的比例非常低,和傳統汽油的化學性質差異非常小,這 50 年來的車輛,只要符合國際標準製造,都與 E10 汽油完全相容。

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解惑:這些生質酒精的來源原料是否符合永續的精神嗎?

在環保議題裡,這種原本以為是一片好心,最後卻是環境災難的案例還不少。玉米乙醇也一樣有相關規範,例如歐盟在再生能源指令 RED II 明確說明,生質乙醇等生物燃料確實有持續性,但必須符合「永續」的標準,並且因為使用的原料是穀物,因此需要確保不會影響糧食供應。

好消息是,隨著目標變明確,專門生產生質酒精的玉米需求增加,這也帶動品種的改良。在美國,玉米產量連年提高,種植總面積卻緩步下降,避開了與糧爭地的問題。

另外,單位面積產量增加,也進一步降低收穫與運輸的複雜度,總碳排量也觀察到下降的趨勢,讓低碳汽油真正名實相符。

隨著航空業對永續航空燃料的需求抬頭,低碳汽油等生質燃料或許值得我們再次審視。看看除了鋰電池車、氫能車以外,生質燃料車,是否也是個值得加碼投資的方向?

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參考資料

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新北「氣候行動徵件」活動總獎金 8 萬元 號召青年展開行動成為氣候領袖
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/23 ・1247字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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全球正面臨急遽的氣候變遷,世界公民必須共同面對,環保局發布「新北 2024 國際青年氣候行動論壇——氣候行動團隊創意徵件」,鼓勵臺灣青年從校園或社區出發,針對觀察到的環境問題提出行動方案,入選隊伍將獲得專業導師指導並帶領實踐提案內容,最終勝出者不只可獲新臺幣 4 萬元獎勵金,更有機會放眼國際,於年底的紐約荒野中心青年氣候高峰會上展現成果。環保局將於 5 月 24 日下午辦理線上說明會,徵件日期至 6 月 24 日截止,歡迎有興趣參與的學生及老師報名參與!

報名網址:https://reurl.cc/Ke0gQn

環保局表示,新北市已連續 3 年辦理青年氣候論壇,建立與青年交流對話的平台,今(113)年更持續與紐約荒野中心(The Wild Center)攜手,號召青年以行動應對氣候變遷,培養青年成為氣候領袖。實踐淨零永續的道路上,青年的角色非常重要,去年新北市青年氣候論壇邀請到荒野中心氣候行動主任 Jen Kretser,分享了許多紐約青年行動案例,像是大學生於學院頂樓設置太陽能板,實現「上課教室自主發電」的校園計畫,又如同學自發建立校園田園、自主提出畢業晚會減塑需求等,引起與會臺灣青年們的廣大迴響,提出許多問題進行討論。

新北市環保局「2023 新北青年氣候論壇」,邀請到美國紐約荒野中心氣候行動主任 Jen Kretser(左 3),分享了許多紐約青年行動案例

環保局長期關注青年行動力,辦理「環保小局長計畫」、「永續未來學院」、「青年氣候論壇」等活動,致力推動全齡化的環境教育,今發布的「氣候行動團隊創意徵件」,進一步鼓勵臺灣「青」世代成為行動發起者,提出自己的問題觀察與創意解方,並真正落實行動,由青年自己決定從何處開始改變,即使是日常生活中觀察到看似微小的行動,都有可能在實踐後擴大影響到整個校園、社區,甚至整座城市。

環保局說明,氣候行動徵件邀請全臺高中職及大專院校學生,透過影像紀錄、實體行動、循環設計、社群媒體傳播等多元方式呈現創意永續行動提案,徵件至 6 月 24 日止,經初選後 4 組入選隊伍將在新北市展開為期一個月的短期氣候行動實踐,同時由環保局媒合專業導師進行線上課程,最後於 8 月「新北 2024 國際青年氣候行動論壇」進行決選,優勝的隊伍除可獲得獎勵金外,更能持續推展氣候行動並製成行動影片,影片有機會在年底紐約荒野中心青年氣候高峰會上進行分享,讓青年氣候行動與國際接軌。

環保局將於 5 月 24 日下午辦理線上說明會,歡迎有興趣參與的學生及老師報名參與,徵件簡章及更多相關資訊可至環保局官網或「新北 2024 氣候行動團隊創意徵件」活動網站查詢。

※ 5/24 徵件線上說明會報名網址:https://reurl.cc/Ke0gQn
※ 環保局官網簡章:https://www.epd.ntpc.gov.tw/Article/Info?ID=11254
※ 「新北 2024 氣候行動團隊創意徵件」活動網站:https://greenage2024.com

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本文轉自新北市政府環境保護局網站

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預測市場?預測股票?如何讓預測有更高的準確率?——《超越直覺》
一起來
・2024/05/04 ・1635字 ・閱讀時間約 3 分鐘

我們發現在足球賽中,只要知道一個簡單的訊息(主隊過去的獲勝機率超過一半),預測力就會明顯好過隨便亂猜。如果再加上第二個簡單的訊息(勝負紀錄較佳的隊伍會略占優勢),可以再進一步提升預測力。除此之外,你可能還想收集其他訊息,像是四分衛最近的表現、球隊有沒有傷兵、明星跑衛的花邊新聞,但這些資訊對預測的幫助不大。換句話說,預測複雜系統這件事依循著「收益遞減定律」:第一個訊息很有幫助,但很快就找不到有幫助的其他訊息。

對於某些事件,我們當然會非常計較預測的準確性,像是投放線上廣告或投資高頻交易(HFT),可能一天內就要預測數百萬、數十億次,而且金額相當龐大。投入極大心力與費用、運用最精細的運算模型來開發複雜的預測方式,在那種情況下或許值得。但在其他商業領域,例如製作電影、出版書籍到發展新技術,只需要一年預測數十次、頂多數百次,而且這不過是整個決策過程中的一部分。這時,我們只要借助相對簡單的方式,就可以讓預測臻至完善。

預測時,不該只根據一人的意見就做決定——尤其是你自己的意見。雖然人們善於察覺與特定問題相關的因素,卻往往不會評估因素之間的相對重要性。譬如,預測電影的首映週末票房時,你可能會認為一些變項都是高度相關,例如製作費、宣傳費、上映廳數、試映會評價。沒錯。但我們要如何權衡「評價不優」與「額外行銷預算:一千萬美元」之間的比重?這沒有一定答案。同樣,在決定分配行銷預算的方法時,要如何判斷多少人會受到網路或雜誌廣告影響,又有多少人會從親朋好友那邊聽到產品訊息?我們也不清楚。唯一知道的是,這些因素都可能相關。

圖/envato

你可能會以為,精準判斷應該是專家的強項。但正如泰特洛克的試驗結果,專家在量化預測上的表現,其實跟普通人一樣糟糕,甚至可能更糟。然而,我們依賴專家之所以會成效不彰,不是因為專家的預測力跟一般人沒兩樣。問題在於,我們通常一次只會諮詢一位專家(否則何必找專家)。但我們應該要綜合多人的意見(無論是專家或非專家)再取平均值。至於要如何達成?這其實沒那麼重要。

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儘管預測市場有各種花俏的噱頭與技術,表現也比民調這類簡單方式好一點,但這種微小差異,還不如採用某種方式簡單綜合許多觀點再取平均。或者,我們也可以直接根據歷史數據,評估各項因素的相對重要性——這實際上就是統計模型在做的事。我必須再強調一次,雖然複雜模型可能會比簡單模型好一點,但兩者的差異小到幾乎沒有差別。到頭來,模型跟群眾所能達到的預測目的都一樣。第一,這兩種預測方式都要靠人為判斷,確認哪些因素與預測相關。第二,兩者皆需要估計、權衡那些因素的相對重要性。正如心理學家羅賓.道斯所言:「訣竅在於,找到要注意的變項,然後知道如何加入它們。」

只要一直使用這個訣竅,一段時間後,就會知道哪一些預測的失誤率較小,哪一些較大。舉例來說,當你要預測一個事件的結果,假如其他條件都相同,那越早做預測的失誤率就越大。不管你用什麼方法預測電影票房,在「剛開拍」時會比「上映前幾週」時要難得多。同樣,如果你想預測尚未上市的新產品銷量,那準確度可能不會高過預測已上市的產品。

你無法解決這個問題,唯一能做的只有:使用其中一種方式,或甚至結合幾種方式,就像我們研究預測市場時的方法,然後隨時觀察、記錄預測的表現。我在第 6 章開頭也提過,一般人通常不習慣追蹤自己的預測。我們做了大量預測,卻很少回頭檢視自己對了幾次。然而,留意並記錄預測成效或許才是最重要的事,唯有如此,你才能知道準確度是多少,進而知道自己預測的可信度。

——本文摘自《超越直覺》,2024 年 01 月,一起來出版,未經同意請勿轉載。

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