तालेब और काला हंस

Question

तालेब की पुस्तक "द ब्लैक स्वान" न्यूयॉर्क टाइम्स की सबसे अच्छी विक्रेता थी जब यह कई साल पहले आई थी। पुस्तक अब अपने दूसरे संस्करण में है। जेएसएम (एक वार्षिक सांख्यिकीय सम्मेलन) में सांख्यिकीविदों के साथ बैठक के बाद, तालेब ने कुछ हद तक आंकड़ों की आलोचना की। लेकिन पुस्तक का जोर यह है कि आँकड़े बहुत उपयोगी नहीं हैं क्योंकि यह सामान्य वितरण और बहुत दुर्लभ घटनाओं पर निर्भर करता है: "ब्लैक स्वान" का सामान्य वितरण नहीं होता है।

क्या आपको लगता है कि यह वैध आलोचना है? क्या तालेब सांख्यिकीय मॉडलिंग के कुछ महत्वपूर्ण पहलुओं को याद कर रहा है? क्या दुर्लभ घटनाओं की भविष्यवाणी कम से कम इस अर्थ में की जा सकती है कि घटनाओं की संभावनाओं का अनुमान लगाया जा सकता है?

Comments

चौथे चतुर्थांश पर समुदाय का क्या लेना-देना

— एंडी डब्ल्यू

इसके अलावा IMO मुझे नहीं लगता कि "ब्लैक-स्वांस" टैग बहुत उपयोगी होगा। इस विशेष लेखक के अंदर शब्दजाल की तरह कि IMO से बचा जाना चाहिए। दुर्लभ-घटनाएं मुझे पर्याप्त लगती हैं, लेकिन आप लिंगो को मुझसे बेहतर जानते होंगे।

— एंडी डब्ल्यू

@AndyW जबकि काले हंसों का शब्द तालेब द्वारा गढ़ा गया हो सकता है, यह दुर्लभ घटनाओं के लिए आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला शब्द है और इसलिए यह केवल तालेब की किताब की तुलना में अधिक व्यापक रूप से प्राप्त हो सकता है।

— माइकल चेर्निक

मुझे जरूरी नहीं कि 'ब्लैक-स्वांस' टैग या 'दुर्लभ-ईवेंट्स' टैग बनाने में कोई समस्या हो / नहीं, फिर भी, मैं नए टैग बनाते समय लोगों को कम से कम, एक टैग विकी उद्धरण बनाने के लिए दृढ़ता से प्रोत्साहित करता हूं। भविष्य के उपयोगकर्ताओं को टैग के अर्थ और उचित उपयोग के बारे में कुछ मार्गदर्शन की आवश्यकता होगी। भविष्य में गलती से इस मुद्दे पर चलने से बचने के लिए, दोनों को फिर से बनाने के लिए यह तुरंत उपयोगी हो सकता है ।

— गंग -

@Kjetilbhalvorsen के एप्रोपोस I ने बेनोइट मैंडेलब्रोट की पुस्तक को वित्त पर पढ़ा और इस तथ्य पर विचार नहीं किया कि वास्तव में द ब्लैक स्वान के सभी विचार बहुत बेहतर तरीके से समझाए गए हैं, और बिना जुगाड़ के। यह वास्तव में तालेब के "योगदान" पर एक अलग रोशनी चमक गया।

— एंटोनी पारेलाडा

Answer 1

मैंने कुछ साल पहले ब्लैक स्वान को पढ़ा था। ब्लैक स्वान का आइडिया अच्छा है और लुडिक फाल्सिटी पर हमला (चीजों को देखकर, जैसे कि वे पासा के खेल हैं, जानने योग्य संभावनाओं के साथ) अच्छा है, लेकिन आंकड़े गलत तरीके से गलत तरीके से प्रस्तुत किए जाते हैं, केंद्रीय समस्या गलत होने का दावा करने के साथ-साथ सभी आंकड़े अलग-अलग हो जाते हैं यदि चर आम तौर पर वितरित नहीं किए जाते हैं। नीचे लिखे पत्र में तालेब को लिखने के लिए मैं इस पहलू से काफी नाराज था:

प्रिय डॉ। तलेब

मैंने हाल ही में "द ब्लैक स्वान" पढ़ा। आपकी तरह, मैं कार्ल पॉपर का प्रशंसक हूं, और मैंने खुद को इस बात से सहमत पाया कि इसमें बहुत कुछ है। मुझे लगता है कि ल्युडिक फॉलिसिटी का आपका एक्सपोज़र मूल रूप से ध्वनि है, और एक वास्तविक और सामान्य समस्या की ओर ध्यान आकर्षित करता है। हालाँकि, मुझे लगता है कि भाग III का अधिकांश भाग आपके समग्र तर्क को बुरी तरह से प्रभावित करता है, यहाँ तक कि संभवतः शेष पुस्तक को बदनाम करने के लिए भी। यह एक शर्म की बात है, जैसा कि मुझे लगता है कि ब्लैक स्वान के संबंध में तर्क और "अज्ञात अज्ञात" भाग III में कुछ त्रुटियों पर भरोसा किए बिना अपनी योग्यता पर खड़े हैं।

मुख्य मुद्दा जो मैं इंगित करना चाहता हूं - और आपकी प्रतिक्रिया चाहता हूं, खासकर अगर मुझे गलत मुद्दे हैं - क्या आपके द्वारा लागू आँकड़ों के क्षेत्र की गलत व्याख्या है। मेरे फैसले में, अध्याय 14, 15 और 16 काफी हद तक एक पुआल आदमी के तर्क पर निर्भर करते हैं, आंकड़ों और अर्थमिति की गलत व्याख्या करते हैं। आपके द्वारा वर्णित अर्थमिति का क्षेत्र वह नहीं है, जो मुझे तब सिखाया गया था, जब मैंने अनुप्रयुक्त सांख्यिकी, अर्थमिति, और एक्चुअरिअल रिस्क थ्योरी (ऑस्ट्रेलियाई राष्ट्रीय विश्वविद्यालय में, लेकिन सुंदर मानक प्रतीत होने वाले ग्रंथों का उपयोग करके) का अध्ययन किया था। आपके द्वारा उठाए गए मुद्दे (जैसे कि गौसियन वितरण की सीमाएं) अच्छी तरह से और सही मायने में समझे और पढ़ाए गए हैं, यहां तक ​​कि स्नातक स्तर पर भी।

उदाहरण के लिए, आप कुछ लंबाई में यह दिखाने के लिए जाते हैं कि आय वितरण सामान्य वितरण का पालन कैसे नहीं करता है, और इसे सामान्य रूप से सांख्यिकीय अभ्यास के खिलाफ तर्क के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। कोई भी सक्षम सांख्यिकीविद् कभी यह दावा नहीं करेगा कि यह करता है, और इस मुद्दे से निपटने के तरीके अच्छी तरह से स्थापित हैं। उदाहरण के लिए, बहुत ही मूल "प्रथम वर्ष के अर्थमिति" स्तर से तकनीकों का उपयोग करते हुए, इसके लघुगणक को ले कर चर को बदलना आपके संख्यात्मक उदाहरणों को बहुत कम आश्वस्त कर देगा। ऐसा परिवर्तन वास्तव में आपके द्वारा कही गई बातों को अधिक अमान्य कर देगा, क्योंकि तब मूल चर का विचलन बढ़ जाता है क्योंकि इसका माध्य बढ़ता है।

मुझे यकीन है कि कुछ अक्षम अर्थशास्त्री हैं, जो आपके द्वारा कहे गए तरीके से अप्रक्रिया प्रतिक्रिया चर के साथ ओएलएस प्रतिगमन आदि करते हैं, लेकिन यह सिर्फ उन्हें अक्षम बनाता है और तकनीकों का उपयोग करता है जो अच्छी तरह से अनुपयुक्त होने के लिए स्थापित हैं। वे निश्चित रूप से स्नातक पाठ्यक्रमों में भी असफल हो गए होंगे, जो वास्तविक चर (गैर-गौसियन) वितरण को दर्शाते हुए आय के रूप में मॉडलिंग चर के अधिक उपयुक्त तरीकों की तलाश में अधिक समय व्यतीत करते हैं।

सामान्यीकृत रैखिक मॉडल का परिवार आपके द्वारा उठाए जाने वाली समस्याओं के आसपास प्राप्त करने के लिए विकसित तकनीकों का एक भाग है। वितरण के कई घातीय परिवार (जैसे गामा, घातांक, और पॉसन वितरण) असमान हैं और विचरण है जो वितरण के केंद्र के रूप में बढ़ता है, समस्या के चारों ओर हो रही समस्या आप गौसियन वितरण का उपयोग करके इंगित करते हैं। यदि यह अभी भी बहुत सीमित है, तो पूर्व-मौजूदा "आकार" को पूरी तरह से छोड़ना संभव है और बस वितरण के माध्य और इसके विचरण के बीच एक संबंध निर्दिष्ट करें (जैसे कि विचरण को माध्य के वर्ग के अनुपात में बढ़ाने की अनुमति देता है), आकलन की "अर्ध-संभावना" विधि का उपयोग करना।

बेशक, आप यह तर्क दे सकते हैं कि मॉडलिंग का यह रूप अभी भी बहुत सरल है और एक बौद्धिक जाल है जो हमें भविष्य में सोचने पर मजबूर करता है क्योंकि यह अतीत की तरह होगा। आप सही हो सकते हैं, और मुझे लगता है कि आपकी पुस्तक की ताकत मेरे जैसे लोगों को इस पर विचार करना है। लेकिन आपको उन लोगों के लिए अलग-अलग तर्क चाहिए जो आप अध्याय 14-16 में उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, आप इस तथ्य पर जोर देते हैं कि गाऊसी वितरण का विचरण निरंतर है (उदाहरण के लिए स्केलेबिलिटी के साथ समस्याओं का कारण बनता है), अमान्य है। तो क्या इस तथ्य पर आपका जोर है कि वास्तविक जीवन के वितरण घंटी-घटता के बजाय स्पर्शक होते हैं।

मूल रूप से, आपने आँकड़ों के लिए सबसे बुनियादी दृष्टिकोण का एक-सरलीकरण किया है (गौसियन डिस्ट्रीब्यूशन होने के नाते कच्चे चर के भोले मॉडलिंग) और बड़ी लंबाई में, (सही ढंग से) ऐसे ओवरसिम्पल दृष्टिकोण की कमियों को दिखाया गया है। आप फिर पूरे क्षेत्र को बदनाम करने के लिए अंतराल बनाने के लिए इसका उपयोग करते हैं। यह या तो तर्क में एक गंभीर चूक है, या एक प्रचार तकनीक है। यह दुर्भाग्यपूर्ण है क्योंकि यह आपके समग्र तर्क से अलग हो जाता है, जिसमें से अधिकांश (जैसा कि मैंने कहा) मुझे मान्य और प्रेरक लगा।

मुझे यह सुनने में दिलचस्पी होगी कि आप प्रतिक्रिया में क्या कहते हैं। मुझे संदेह है कि मैं इस मुद्दे को उठाने वाला पहला व्यक्ति हूं।

सादर

पी.ई

Comments

क्या आपको प्रतिक्रिया मिली?

— कार्डिनल

हाँ। कई सांख्यिकीविदों ने पहले सामान्य वितरण की आलोचना की है! बस एक उदाहरण: प्रसिद्ध मॉट स्टेटिस्टिशियन जॉर्ज रैस्च (साइकोमेट्रिक्स में रस मॉडल के लिए जाना जाता है!) कहने के लिए जाना जाता था, जब उन्होंने बहुत पी लिया था, कि "सामान्य वितरण का उल्लेख करने वाली सभी पुस्तकों को जला दिया जाना चाहिए"!

— kjetil b halvorsen

++ पीटर। बहुत अच्छा पत्र !!

— माइकल चेरिक

@कार्डिनल - मुझे "वैश्विक वित्तीय संकट के बाद से मुझे जवाब देने के लिए बहुत सारे ईमेल मिल रहे हैं" के प्रभाव के लिए एक स्वचालित प्रतिक्रिया मिली।

— पीटर एलिस

ऐसा लगता है कि पुस्तक की प्रतिक्रिया में ई-मेल की मात्रा स्वयं ब्लैकस्वान रही है। :)

— लेखक

Answer 2

मैंने किताब नहीं पढ़ी है, लेकिन जैसा कि कहा गया है कि आलोचना मुझे बहुत अनुचित लगती है। यदि चरम घटनाएं महत्वपूर्ण हैं, तो आंकड़ों में टूलबॉक्स में उपयुक्त उपकरण होते हैं, जैसे कि चरम मूल्य सिद्धांत, और एक अच्छे सांख्यिकीविद् को पता चलेगा कि उनका उपयोग कैसे करना है (या कम से कम पता करें कि उनका उपयोग कैसे करना है और किस उद्देश्य से पर्याप्त रूप से लगे हुए हैं) देखने के लिए विश्लेषण)। आलोचना "आँकड़े खराब है क्योंकि खराब सांख्यिकीविद् हैं जो केवल सामान्य वितरण के बारे में जानते हैं" लगता है।

Comments

शायद इसे क्रिटिसाइज करने से पहले किताब पढ़ें?

— kjetil b halvorsen

@kjetilbhalvorsen मैं पुस्तक की आलोचना नहीं कर रहा हूँ, मैं आलोचना की आलोचना कर रहा हूँ जैसा कि प्रश्न में कहा गया है (जो पुस्तक की सामग्री का पर्याप्त प्रतिनिधित्व हो भी सकता है और नहीं भी)। मैंने अपने उत्तर के शब्दों से बहुत स्पष्ट कर दिया (ध्यान दें कि मैंने "पुस्तक" शब्द का केवल एक बार उपयोग किया था, यह बताने के लिए कि मैंने इसे नहीं पढ़ा था, और बिल्कुल नाम से तालेब का उल्लेख नहीं किया था)। शायद इसकी आलोचना करने से पहले उत्तर को ध्यान से पढ़ें ? ; ओ)

— डिक्रान मार्सुपियल

Answer 3

यह कहना कि "पुस्तक का जोर यह है कि आंकड़े बहुत उपयोगी नहीं हैं" गलत है, मुझे लगता है। पुस्तक को पढ़ने के बाद, जो वह कह रहा है, वह यह है कि मात्रात्मक वित्त या किसी भी प्रकार की प्रतिभूतियों के व्यापार जैसी चीजें जो एक सामान्य वितरण मानती हैं, मौलिक रूप से त्रुटिपूर्ण हैं (वास्तव में, पुस्तक में, वे उन लोगों को कॉल करते हैं जो इन मॉडलों का उपयोग करके भविष्यवाणियां करने का दावा करते हैं। , "charlatans")। तालेब के अनुसार, जबकि सामान्य वितरण मूर्त / भौतिक चीजों (जैसे ऊंचाई, वजन, जीवन काल आदि) के मूल्यों को मॉडलिंग करने का एक बड़ा काम करता है, बाजार जैसे सिस्टम अक्सर मानवीय भावनाओं से प्रेरित होते हैं और इस प्रकार, प्रवण होते हैं। बड़े झूलों कि सामान्य वितरण सही भविष्यवाणी नहीं कर सकता।

मैं आँकड़ों को अच्छी तरह से नहीं समझता हूँ, और जब तक यहाँ उत्तर नहीं पढ़ता, मैंने कभी भी चरम मूल्य सिद्धांत जैसी चीज़ों के बारे में नहीं सुना। भले ही, ब्लैक स्वान और फुल बाई रैंडमनेस में समान परिसर हो, जो "सामान्य वितरण हमेशा ठीक नहीं है"। मुझे याद नहीं है कि उन्होंने आंकड़ों के पूरे क्षेत्र को बदनाम किया है।

Comments

(+1) पहले वाक्य के लिए। हालांकि, तालेब एक गंभीर बुद्धिजीवी की तुलना में अधिक (आत्म-अवशोषित) नीति-निर्माता हैं। मेरे पास केवल बीएस का पहला संस्करण है; आँकड़ों पर उनकी टिप्पणी कई स्थानों पर अतिरंजित और असंसदीय है, लेकिन पाठ का प्रयास किया गया था जो पहले वाक्य में उद्धृत किया गया है, उससे कहीं अधिक है, जैसा कि आप बताते हैं।

— कार्डिनल

+1 मुझे लगता है कि वित्त के बारे में बात करते समय कुंजी है। एनवाई टाइम्स की एक कड़ी जो पहले अध्याय के उद्धरण से जुड़ी है

— वेन

उदाहरण के लिए विकल्प मूल्य निर्धारण लॉग-रिटर्न पर सामान्य मान्यताओं के साथ शुरू हुआ, लेकिन पता है कि कई लोग कर्टोसिस के लिए अधिक जटिल कूद प्रसार / स्टोचस्टिक अस्थिरता मॉडल के साथ खाते हैं।

— मुराटो

+1 हमारी साइट पर आपका स्वागत है! अपने विचार साझा करने के लिए आपका बहुत-बहुत धन्यवाद।

— whuber

पुस्तक को पढ़ने और अपनी खुद की आलोचना लिखने के बाद (मैं हजारों लोगों के साथ इस पर एक अमेज़न के संरक्षक की समीक्षा कर सकता हूं) मुझे लगता है कि तालेब का वित्त और शेयर बाजार उनके प्रमुख उदाहरणों के रूप में है, लेकिन वह इस बारे में अधिक सामान्य दृष्टिकोण रखते हैं काले हंसों को बुलाया और सांख्यिकी और सांख्यिकीय पेशे (कम से कम पहले संस्करण में) के बारे में बहुत ही बेखबर राय ली। सामान्य वितरण के दुरुपयोग के लिए एक वैध आलोचना हो सकती है कि कुछ व्यक्ति दुर्लभ घटनाओं को कैसे मॉडल कर सकते हैं। लेकिन हम में से कई इसे सही तरीके से करते हैं और उचित दृष्टिकोण से परिणामों में कुछ मूल्य है।

— माइकल चेरिक

Answer 4

मैंने "द ब्लैक स्वान" पढ़ा, मैंने इसका आनंद लिया, और मैं एक सांख्यिकीविद् हूं। मुझे इसकी "आँकड़ों की आलोचना" असहनीय नहीं लगी। बिन्दुवार:

1. तालेब ने काले हंस की अवधारणा का आविष्कार नहीं किया था। यह काफी समय से दार्शनिक चिंतन में एक पसंदीदा उदाहरण था!
2. तालेब "आँकड़ों" की इतनी आलोचना नहीं कर रहे हैं, जितनी कि इसके कुछ ख़राब (खराब) अनुप्रयोग।
3. पुस्तक बेस्टसेलर थी। यह सांख्यिकीविदों की ओर नहीं, बल्कि आम जनता के लिए निर्देशित किया गया था। यह सिखाने में बहुत अच्छा लगा कि सार्वजनिक चीजों के बारे में सांख्यिकीविदों को अच्छी तरह से पता था, लेकिन कई अन्य पाठकों (बहुमत!) ने नहीं किया। इसलिए हम उस पुस्तक से बहुत कुछ सीख सकते हैं कि कैसे "आंकड़े" बेचें।
4. सबसे महत्वपूर्ण (मेरे लिए), तालेब ने प्राचीन यूनानी संदेहवादी दर्शन के बहुत सारे संदर्भों को शामिल किया। किसी और ने उस बिंदु का उल्लेख यहां नहीं किया है, लेकिन मुझे लगता है कि समावेश पुस्तक का वास्तविक विक्रय बिंदु था!
5. पुस्तक एक साहित्यिक कार्य है, न कि तकनीकी कार्य। यदि आप अपने तकनीकी कार्य के लिए तालेब की आलोचना करना चाहते हैं, तो उसके होमपेज पर जाएं और उसके कुछ तकनीकी कागजात डाउनलोड करें।

जो लोग इस उत्तर को पसंद नहीं करते हैं, या पुस्तक को नापसंद करते हैं, वे नए https://fernandonogueiracosta.files.wordpress.com/2014/07/taleb-nilim-silent-risk पर Taleb के तकनीकी तर्कों पर नज़र डाल सकते हैं । पीडीएफ "साइलेंट जोखिम", जो है तकनीकी।

Comments

पहला (उफ़ - दूसरा) प्रतिवादी होने के लिए एक बड़ा +1 वास्तव में पुस्तक के बारे में बात करने के लिए योग्य है! (। और इस बारे में कुछ दिलचस्प बातें भी कहने के लिए)

— whuber

गॉसियन वितरण के आधार पर अर्थमिति और सांख्यिकी के उनके प्रतिनिधित्व के बारे में क्या?

— पीटर एलिस

@kjetilbhalvorsen आप कहते हैं कि आप पुस्तक पढ़ते हैं। यदि आप इसे ध्यान से पढ़ते हैं, तो आँकड़े पेशे पर संलग्न करना याद करना संभव नहीं है। गणित में डिग्री होने का मतलब है कि किसी व्यक्ति को सांख्यिकी के बारे में ज्ञान नहीं है। कई गणितज्ञों ने एक एकल सांख्यिकी पाठ्यक्रम लेने के बिना अपने dgrees प्राप्त किए। अन्य में केवल एक ही प्रारंभिक पाठ्यक्रम हो सकता है। मैं ऐसे गणितज्ञों को जानता हूं जिन्होंने सांख्यिकी और / या संभावना सिखाई है और वास्तव में ऐसा करने के लिए योग्य नहीं हैं।

— माइकल चेरिक

माइकल चेर्निक: ऐसा हो सकता है, लेकिन मैं अभी भी अपने मजबूत बिंदुओं द्वारा एक काम की आलोचना करके खड़ा हूं, कम से कम न केवल अपने कमजोर बिंदुओं द्वारा! और, एक साहित्यिक काम को इस तरह से पढ़ा जाना चाहिए। कई लोगों को समझ में आने वाली अवधारणा में ब्लैक स्वान बनाने के लिए तालेब का आभार व्यक्त किया जाना चाहिए। यह एक महत्वपूर्ण अवधारणा है। "अनजान अज्ञात" के बारे में बात करने के लिए रम्सफेल्ट का उपहास करने वाले सभी पत्रकारों से पता चलता है। रम्सफेल्ट केवल एक अवधारणा का उपयोग कर रहा था जो उसने सैन्य अधिकारियों से सीखा था! कम से कम वे ब्लैक स्वान के बारे में जानते थे।

— kjetil b halvorsen 21

"साहित्यिक कृति" केवल वास्तविकता को गलत ढंग से पेश करने का एक बहाना है अगर तालेब ने जो लिखा वह एक उपन्यास था। एक तकनीकी उपचार में नहीं जाना बहाना है, कुछ थोक को गलत तरीके से प्रस्तुत करना कम है।

— फोमाइट

Answer 5

मैंने ब्लैक स्वान को नहीं पढ़ा है, लेकिन यदि आँकड़ों की आलोचना वास्तव में उतनी ही सरल है जितना कि आप कहते हैं, तो यह हास्यास्पद है। स्पष्ट रूप से कुछ आंकड़े सामान्य वितरण पर निर्भर करते हैं, लेकिन बहुत कुछ नहीं करता है।

क्या दुर्लभ घटनाओं को प्रतिरूपित किया जा सकता है? बेशक वे कर सकते हैं। असली सवाल यह है कि उन्हें कितनी अच्छी तरह से चित्रित किया जा सकता है। और उस सवाल के अलग-अलग क्षेत्रों में अलग-अलग जवाब होंगे, जो इस बात पर आधारित है कि हम दुर्लभ घटनाओं और उनके पूर्वजों के बारे में कितना जानते हैं।

आज के एनवाई टाइम्स मैगज़ीन में नैट सिल्वर का एक दिलचस्प लेख है कि पिछले एक-एक दशक में मौसम का पूर्वानुमान कैसे बेहतर हुआ है। इसमें तूफान जैसी दुर्लभ घटनाओं का बेहतर मॉडलिंग शामिल है।

क्या किताब पढ़ने लायक है?

Comments

मैंने पुस्तक पढ़ी है और आपके और डिक्रान जैसे अनुकरणीय प्रतिवाद किए हैं। तलेब बहुत भोली लग रही थी। कुछ साल पहले JSM में एक सत्र शामिल था। मुझे लगता है कि यह वाशिंगटन में था। दूसरा संस्करण उसके बाद बाहर आया और थोड़ा अधिक उचित है। तालेब के पास विशिष्ट "ब्लैक स्वान" के बारे में कहने के लिए कुछ दिलचस्प चीजें हैं और वे अर्थशास्त्र के बारे में बहुत कुछ जानते हैं। मुझे लगता है कि यह पढ़ने लायक है और दूसरा संस्करण बेहतर है।

— माइकल चेरिक

आप एक सांख्यिकी साइट के व्यवस्थापक हैं, इसलिए शायद भाग 3 आपके लिए रूचि नहीं होगी। इससे आपको जलन भी हो सकती है। भाग I और II आपको आंकड़ों के बाहर कुछ जानकारी दे सकते हैं। आप पहले अध्याय को पढ़ने की कोशिश कर सकते हैं और फिर वहाँ से बाकी किताबों का न्याय कर सकते हैं। मौसम के अनुसार, तालेब का मतलब है कि मौसम के पूर्वानुमान विशेषज्ञ हैं जो विशेषज्ञ होते हैं: विशेषज्ञ जो विशेषज्ञ होते हैं: पशुधन न्यायाधीश, खगोलविद, परीक्षण पायलट, मिट्टी के न्यायाधीश, शतरंज के स्वामी, भौतिक विज्ञानी, गणितज्ञ (जब वे गणितीय समस्याओं से निपटते हैं। , अनुभवजन्य नहीं), लेखाकार, अनाज निरीक्षक, ph

— BCLC

अनाज निरीक्षकों, फोटो दुभाषियों, बीमा विश्लेषकों (घंटी वक्र-शैली के आंकड़ों से निपटने)। विशेषज्ञ जो होते हैं ... विशेषज्ञ नहीं: स्टॉकब्रोकर, नैदानिक ​​मनोवैज्ञानिक, मनोचिकित्सक, कॉलेज प्रवेश अधिकारी, अदालत के न्यायाधीश, पार्षद, कार्मिक चयनकर्ता, खुफिया विश्लेषक (सीआईए के रिकॉर्ड, इसकी लागत के बावजूद, दयनीय है, जब तक कि कोई ध्यान नहीं रखता है। अदृश्य रोकथाम के कुछ महान खुराक। मैं इन परिणामों को साहित्य की अपनी परीक्षा से जोड़ूंगा: अर्थशास्त्री, वित्तीय पूर्वानुमान, वित्त प्रोफेसर, राजनीतिक वैज्ञानिक, "जोखिम विशेषज्ञ

— BCLC

s, “बैंक फॉर इंटरनेशनल सेटलमेंट्स स्टाफ, इंटरनेशनल एसोसिएशन ऑफ़ फ़ाइनेंशियल इंजीनियर्स के सदस्य और व्यक्तिगत वित्तीय सलाहकार। बस, जो चीजें चलती हैं, और इसलिए उन्हें ज्ञान की आवश्यकता होती है, आमतौर पर विशेषज्ञों के पास नहीं होती है, जबकि जो चीजें नहीं चलती हैं, वे कुछ विशेषज्ञ हैं। दूसरे शब्दों में, भविष्य के साथ व्यवहार करने वाले और अप्राप्य अतीत पर अपनी पढ़ाई को आधार बनाने वाले व्यवसायों में एक विशेषज्ञ समस्या है (मौसम के अपवाद और व्यवसायों में अल्पकालिक शारीरिक प्रक्रियाएं शामिल हैं, न कि सामाजिक आर्थिक)।

— बीसीएलसी

हाँ, किताब पढ़ने लायक है!

— kjetil b halvorsen

Answer 6

मैंने किताब भी नहीं पढ़ी है, लेकिन कोई तरीका नहीं है कि उनकी बात यह कहकर सरल हो सकती है कि सामान्य वितरण की तुलना में मोटी पूंछ वाले वितरण हैं। यह अन्य उत्तरों के लिए एक टिप्पणी होगी, लेकिन मैंने इस वेबसाइट पर पर्याप्त प्रशंसा अर्जित नहीं की है।

विकिपीडिया से:

"वे कहते हैं कि आँकड़े मूलभूत रूप से एक क्षेत्र के रूप में अपूर्ण हैं क्योंकि यह दुर्लभ घटनाओं के जोखिम की भविष्यवाणी नहीं कर सकता है ..."

यह प्रश्न भी काफी हद तक इसी तरह है कि चौथे चतुर्थांश पर समुदाय की क्या स्थिति है?

Comments

मुझे "चौथे चतुर्थांश" पर पोस्ट के बारे में पता नहीं था। जॉन कुक ने जेएसएम को इंगित किया, जहां तालेब ने बात की और बात पर अपने ब्लॉग टिप्पणियों के लिए एक लिंक प्रदान करता है। यह पोस्ट मेरे लिए एक डुप्लिकेट है, लेकिन चर्चा कम है। इसलिए मुझे लगता है कि यह इसे जारी रखने के लायक है।

— माइकल चेरिक

मुझे नहीं लगता कि यह सच है कि आंकड़े दुर्लभ घटना के जोखिम की भविष्यवाणी नहीं कर सकते। यह मुश्किल है क्योंकि आम तौर पर बहुत अधिक जानकारी नहीं है जो डेटा में इस कार्य के लिए उसी तरह से उपयोगी है जिस तरह से केंद्रीय प्रवृत्ति का अनुमान लगाने के लिए है। तो यह डेटा के साथ आंकड़ों के साथ इतनी समस्या नहीं है।

— डिक्रान मार्सुपियल

@ डिकरन: मैं आपसे सहमत हूं, और मुझे लगता है कि उनकी किताबें ट्रोल किताबें हैं। लेकिन मैं अभी भी उसके खिलाफ एक बहस में बुरी तरह से हार जाऊंगा, उसी तरह कि मैं एक अनुभवी बुद्धिमान डिजाइन डिबेटर के खिलाफ हार जाऊंगा।

— ड्राफ्ट

@ ड्राफ्ट हां, एक अच्छा कारण है कि वैज्ञानिक विचार अब सार्वजनिक बहस से तय नहीं होते हैं!

— डिक्रान मार्सुपियल

सिर्फ स्टैटिसीटिक्स के मुद्दे की तुलना में पुस्तक में अधिक है - "अज्ञात अज्ञात" (तथाकथित काले हंस) के बारे में उनकी दलीलें और "लुडिक फॉलसी" के बारे में (दुनिया का इलाज करते हुए हालांकि यह डाइस गेम के साथ एक पासा खेल है) सामान्य वितरण पर निर्भर करते हुए आँकड़ों के बारे में उनकी गुमराह आलोचना से स्वतंत्र। आप सभी आँकड़ों के अध्यायों को छोड़ सकते हैं और पुस्तक को बेहतर बना सकते हैं।

— पीटर एलिस

Answer 7

मैं डेनिस लिंडले की इस पुस्तक की समीक्षा की जोरदार सिफारिश करता हूं। इसमें पुस्तक में विचारों के खराब और अभिमानी विरोध के खिलाफ कई विनाशकारी तर्क दिए गए हैं:

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1740-9713.2008.00281.x/abstract

ब्लैक स्वान एक और उदाहरण है जहां "बेस्ट-सेलर" होने के कारण उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री की गारंटी नहीं है।

Answer 8

मुझे नहीं लगता कि तालेब वास्तव में कहेंगे कि गौसियन वितरण पर निर्भर सांख्यिकीय तकनीक उपयोगी नहीं हैं। पुस्तक में उनका कहना था कि वे कई (लेकिन सभी नहीं) शारीरिक या जैविक प्रक्रियाओं और मॉडलिंग के लिए अत्यधिक उपयोगी हैं। वह कुछ अच्छे अंक बनाता है और कुछ बुरा (द ब्लैक स्वान और लिंक्ड "की शुरुआत थी" सब कुछ एक पावर लॉ है! " निबंध व्यक्ति के लिए होता है।

मैंने कहा कि मुझे लगता है कि तालेब लोगों को उत्तेजित करना पसंद करते हैं। आप इसे मायरोन स्कोल्स के साथ उनकी लड़ाई में देख सकते हैं। इस मामले में यह स्नातक स्तर पर कभी-कभी सांख्यिकीय शिक्षा के रूप में उपयोगी हो सकता है, और कभी-कभी स्नातक स्तर पर, गौसियन वितरण की धारणा पर चकमक पत्थर की तरह। मुझे लगता है कि वित्त में अपने वर्षों के दौरान वह ब्लैक-स्कोल्स और अन्य तकनीकों के एक महान ज्ञान के साथ बड़ी संख्या में क्वेंट में आया था, लेकिन जो वितरण जैसी अंतर्निहित धारणाओं पर विचार नहीं करते थे। मुझे संदेह है कि तालेब ठीक से शिक्षित करने में विफलता के लिए शैक्षिक प्रतिष्ठान में ताक रहा था।

Comments

आपकी दिलचस्प टिप्पणियों के लिए +1। लेकिन मैं सामान्य वितरण के बारे में उनके विचार से असहमत हूं। उन्हें लगता है कि सांख्यिकीविद् इसका उपयोग करते हैं जहां यह लागू नहीं होता है और वह इस तरह से सांख्यिकीविदों की विशेषता के लिए बहुत गलत है। वह अब बेहतर जान सकता है। हां उसके पास स्पष्ट रूप से एक लेखन शैली है जो लोगों को भड़काने और चिढ़ाने के उद्देश्य से है।

— माइकल चेरिक सिप

मेरे पास मेरे पास पुस्तक नहीं है, इसलिए यह स्मृति से है। निश्चित रूप से उनका कुछ गुस्सा लोगों के साथ बुरे अनुभव से आता है। वह बताता है कि कुछ बिंदु "किसी" (पुस्तक मिलने पर संपादित करेंगे और नाम पा सकते हैं) उस पर चिल्लाया "मैं राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी का सदस्य हूं"! यह बिल्कुल एक तर्क नहीं है, और "किसी" को इस तरह से उपयोग करने के लिए हँसने की आवश्यकता है।

— kjetil b halvorsen 21

यह संभव है कि मैं जो पढ़ रहा था उस पर एक अनजाना सकारात्मक स्पिन डालूं, लेकिन मैं एनटीटी को स्पष्ट रूप से कई उदाहरण देता हूं, जहां गौसियन वितरण ने समझ बनाई, जैसे कि उसका कॉफी कप। मैंने पुस्तक को दूर दिया ताकि मैं वापस न जा सकूं और इसका पुनर्मूल्यांकन कर सकूं। तालेब का लोकप्रिय लेखन उनके पेशेवर लेखन की तुलना में बहुत अधिक विनम्र है, कम से कम मैंने बाद में जो पढ़ा है।

— फ्राइजो

मुझे नहीं लगता कि हम यह तर्क दे रहे हैं कि तालेब को लगता है कि सामान्य वितरण कभी मायने नहीं रखता। यह सिर्फ इतना है कि उदाहरण के लिए वह सोचता है कि वह महत्वपूर्ण है वह सोचता है कि इसका उपयोग करना अनुचित है। वह उस बारे में सही है लेकिन यह सोचने में गलत है कि अधिकांश सांख्यिकीविद् उन परिस्थितियों में इसका उपयोग करते हैं।

— माइकल चेरिक

दिलचस्प यह नहीं है कि कितने टिप्पणीकारों ने पुस्तक को नहीं पढ़ा है (मैं, एक के लिए, इसे स्किम्ड किया और वह बहुत कुछ था) लेकिन कितने इसे पढ़ चुके हैं, बस इसे संभालने के लिए फिट नहीं देखा है। "मैंने इसे दूर कर दिया"; "मैंने इसे अटारी में छोड़ दिया"; आदि

— rolando2

Answer 9

आप में से जिन्होंने किताब नहीं पढ़ी है, वे आधार से बाहर हैं। वह स्केलेबल और अस्थिर के बीच एक बड़ा अंतर बनाता है। अस्थिर मामलों के लिए पारंपरिक आँकड़े एक अच्छी तरह से काम करेंगे। वह आलोचना नहीं कर रहा है कि जो भी हो। ब्लैक स्वान स्केलेबल में उत्पन्न होते हैं और पिछले अनुभवजन्य डेटा के बारे में भविष्यवाणी करना कठिन होता है। पुस्तक इस बारे में है कि इन घटनाओं का व्यापक प्रभाव कैसे हो सकता है और आमतौर पर इस तथ्य के बाद ही समझाया जाता है। महामारी विज्ञान उत्कृष्ट है।

Answer 10

पुस्तक को पढ़े बिना मुझे लगता है कि गाऊसी घंटियाँ विफल हो जाती हैं क्योंकि उन्होंने कभी "संभावना घनत्व" की स्पष्ट परिभाषा नहीं दी है; इसके अलावा, वे लोरेन्ज़ कर्व्स के अंकों का एक पूरा सेट कभी नहीं देते हैं जिसमें एक ही समय में वितरित चर और कुल आबादी का कुल शामिल होता है जो पूर्व को दर्शाता है। यदि "घनत्व" का उपयोग किया जाता है तो यह आवश्यक है कि किस चर के संबंध में व्याख्या की जाए; उदाहरण के लिए यदि आप प्रति किलोग्राम किलोग्राम की बात करते हैं तो यह मात्रा से संबंधित वजन के घनत्व को संदर्भित करता है। वह कदम गौस्सियन सिद्धांत द्वारा पाठ्यपुस्तकों में नहीं दिया गया है। कोई आश्चर्य नहीं कि युवा लोग ठीक से आंकड़ों को नहीं समझते हैं।