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【Gene思書齋】精準預測的訊號與雜訊

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。

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。

 

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精準預測的訊號與雜訊


泛科學5月主題徵文:我念XX系,但我現在在做OO

不論是推甄繁星填志願,選科系時,爸爸媽媽阿姨叔叔還有隔壁鄰居總要你想想你要唸的XX系未來出路是什麼。但在這世界好快心好累的時代,我們大學修的很多學分都很難學以致用,「不務正業」、做著跟大學主修乍看沒什麼關係的工作,可能才是常態!

已經出社會的人們啊,你大學念什麼系?現在又正在做什麼?跟我們分享吧!

  1. 請告訴我們:
    • 你是怎麼開始從事這份工作的?大學的訓練跟它有關係嗎?
    • 日常工作內容有哪些?最常面臨的考驗是什麼?
    • 周圍的人/家人對於工作內容有哪些誤解
    • 對於有志從事同業的讀者們有哪些建議
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關於作者

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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