40 фраз на тему «прогнозирование», которые цепляют

40 цитат про «прогнозирование»: короткие афоризмы для статуса и развёрнутые мысли для дневника.

1. «

   Лечение временем — прогноз не всегда утешительный.

   Лечение временем — прогноз не всегда утешительный.
2. «

   В биржевой торговле на споте газа, надо еще раз это обсудить, давайте сделаем это. Если это собьет ажиотажный спрос, то можно это сделать. Только не в ущерб себе, конечно. Поймите. Биржевая торговля газом не очень эффективна и несет в себе много рисков. Это не часы, трусы и галстуки и не машины. Это даже не нефть, которую можно произвести и хранить где угодно, в том числе и в танкерах, в ожидании определённой ситуации на рынке, Газ так не торгуется. Его нельзя просто так хранить, даже в сжиженном состоянии. Это сложный и дорогостоящий процесс. Это так не работает. Даже сжиженный природный газ — всё-таки его надо произвести, осуществить сжижение, в танкеры погрузить, развезти, потом опять регазифицировать. А то, что мы видим — результат их неаккуратных и настойчивых действий с тяжелыми последствиями для рынка.

   В биржевой торговле на споте газа, надо еще раз это обсудить, давайте сделаем это. Если это собьет ажиотажный спрос, то можно это сделать. Только не в ущерб себе, конечно. Поймите. Биржевая торговля газом не очень эффективна и несет в себе много рисков. Это не часы, трусы и галстуки и не машины. Это даже не нефть, которую можно произвести и хранить где угодно, в том числе и в танкерах, в ожидании определённой ситуации на рынке, Газ так не торгуется. Его нельзя просто так хранить, даже в сжиженном состоянии. Это сложный и дорогостоящий процесс. Это так не работает. Даже сжиженный природный газ — всё-таки его надо произвести, осуществить сжижение, в танкеры погрузить, развезти, потом опять регазифицировать. А то, что мы видим — результат их неаккуратных и настойчивых действий с тяжелыми последствиями для рынка.

   — Владимир Владимирович Путин
3. «

   Мне не очень интересно «обычное». Если вы хотите получить представление о темпераменте, моральных принципах и воспитанности своего друга, вы должны увидеть его в исключительных обстоятельствах, а не в розовом свете повседневности. Можете ли вы оценить опасность, которую представляет преступник, наблюдая его поведение в течение обычного дня? Можем ли мы понять, что такое здоровье, закрывая глаза на страшные болезни и эпидемии? Норма часто вообще не важна.

   Мне не очень интересно «обычное». Если вы хотите получить представление о темпераменте, моральных принципах и воспитанности своего друга, вы должны увидеть его в исключительных обстоятельствах, а не в розовом свете повседневности. Можете ли вы оценить опасность, которую представляет преступник, наблюдая его поведение в течение обычного дня? Можем ли мы понять, что такое здоровье, закрывая глаза на страшные болезни и эпидемии? Норма часто вообще не важна.

   — Нассим Николас Талеб · книга
4. «

   Ты чаво опять смурной? Что причиной, кто виной? Аль гишпанец гоношится, Аль хранцуз пошел войной?

   Ты чаво опять смурной? Что причиной, кто виной? Аль гишпанец гоношится, Аль хранцуз пошел войной?

   — Леонид Филатов · книга
5. «

   В 1971 году психологи Дэнни Канеман и Амос Тверски решили помучить профессоров статистики вопросами, сформулированными не как статистические вопросы. Один был приблизительно таков (для большей ясности я поменял пример): представьте, что вы живете в городе, где есть две больницы — одна большая, другая маленькая. В определенный день в одной из этих двух больниц рождается 60 процентов мальчиков. В какой больнице это скорее могло бы произойти? Многие профессора делали ошибку (во время обычной беседы), называя большую больницу, в то время как суть статистики заключается в том, что большие выборки более стабильны и имеют меньше отклонений от долгосрочного среднего показателя (в нашем случае 50 процентов каждого пола), чем маленькие выборки. Эти профессора провалили бы экзамены, которые сами же принимают. Еще работая квант-инженером, я выявил сотни таких серьезных ошибок, сделанных статистиками, забывшими о том, что они статистики.

   В 1971 году психологи Дэнни Канеман и Амос Тверски решили помучить профессоров статистики вопросами, сформулированными не как статистические вопросы. Один был приблизительно таков (для большей ясности я поменял пример): представьте, что вы живете в городе, где есть две больницы — одна большая, другая маленькая. В определенный день в одной из этих двух больниц рождается 60 процентов мальчиков. В какой больнице это скорее могло бы произойти? Многие профессора делали ошибку (во время обычной беседы), называя большую больницу, в то время как суть статистики заключается в том, что большие выборки более стабильны и имеют меньше отклонений от долгосрочного среднего показателя (в нашем случае 50 процентов каждого пола), чем маленькие выборки. Эти профессора провалили бы экзамены, которые сами же принимают. Еще работая квант-инженером, я выявил сотни таких серьезных ошибок, сделанных статистиками, забывшими о том, что они статистики.

   — Нассим Николас Талеб · книга
6. «

   — Прости братишь, я новенький капитан, ничего личного. Ты слишком мягкотелый, а хочешь жить — умей вертеться. Закон жизни. — Вот именно! Е Сю, отдай пожалуйста свою игровую карту. — Отдал вот так просто? А руки-то дрожат. Даже не знаю, за что тебя прозвали Богом Сражений. Можешь расслабится, теперь я займу этот титул. Триумф будет воспевать меня! — Любишь играть? Если да, то играй ради удовольствия, не ради славы и денег! Забирай. [отдаёт игровую карту]

   — Прости братишь, я новенький капитан, ничего личного. Ты слишком мягкотелый, а хочешь жить — умей вертеться. Закон жизни. — Вот именно! Е Сю, отдай пожалуйста свою игровую карту. — Отдал вот так просто? А руки-то дрожат. Даже не знаю, за что тебя прозвали Богом Сражений. Можешь расслабится, теперь я займу этот титул. Триумф будет воспевать меня! — Любишь играть? Если да, то играй ради удовольствия, не ради славы и денег! Забирай. [отдаёт игровую карту]

   — Сян Сунь · аниме
7. «

   Самый интересный анализ того, как академические методы работают в реальной жизни, осуществил Спирос Макридакис. Он устраивал соревнования прогнозистов, использующих так называемую эконометрику — «научный метод», соединяющий экономическую теорию со статистическими измерениями. Попросту говоря, Макридакис заставлял людей предсказывать в реальной жизни, а потом оценивал точность их прогнозов. Вместе с Мишель Ибон он провел несколько «М-состязаний»; третье, и последнее из них, — М-3 — завершилось в 1999 году. Макридакис и Ибон пришли к печальному выводу: «Новейшими и сложнейшими статистическими методами не обязательно достигаются более точные результаты, чем самыми простыми».

   Самый интересный анализ того, как академические методы работают в реальной жизни, осуществил Спирос Макридакис. Он устраивал соревнования прогнозистов, использующих так называемую эконометрику — «научный метод», соединяющий экономическую теорию со статистическими измерениями. Попросту говоря, Макридакис заставлял людей предсказывать в реальной жизни, а потом оценивал точность их прогнозов. Вместе с Мишель Ибон он провел несколько «М-состязаний»; третье, и последнее из них, — М-3 — завершилось в 1999 году. Макридакис и Ибон пришли к печальному выводу: «Новейшими и сложнейшими статистическими методами не обязательно достигаются более точные результаты, чем самыми простыми».

   — Нассим Николас Талеб · книга
8. «

   Тетлок изучал проблему «экспертов» в политике и экономике. Он просил специалистов из разных областей оценить вероятность того, что в течение заданного временного периода (около пяти лет) произойдут определенные политические, экономические и военные события. На выходе он получил около двадцати семи тысяч предсказаний почти от трех сотен специалистов. Экономисты составляли около четверти выборки. Исследование показало, что эксперты далеко вышли за пределы своих допусков на ошибку. Обнаружилась и экспертная проблема: между результатами докторов наук и студентов не было разницы. Профессора, имеющие большой список публикаций, справлялись не лучше журналистов. Единственной закономерностью, которую обнаружил Тетлок, была обратная зависимость прогноза от репутации: обладатели громкого имени предсказывали хуже, чем те, кто им не обзавелся. Но Тетлок ставил перед собой задачу не столько показать, чего реально стоят эксперты (хотя у него это замечательно получилось), сколько выяснить, почему до них никак не доходит, что они плохо справляются со своей работой, иными словами, как им удается «втирать себе очки». <...> Вы говорите, что играли в другую игру. Допустим, вам не удалось предсказать неожиданный крах Советского Союза (этого не предвидел ни один социолог). Легко заявить, что вы прекрасно понимали суть политических процессов, происходивших в Советском Союзе, но эти русские, будучи чрезмерно русскими, искусно скрыли от вас существенные экономические составляющие. Если бы вы обладали этими экономическими данными, вы бы уж конечно смогли предсказать падение советского режима. Винить надо не вашу квалификацию. Так же можно действовать, если вы предсказали решительную победу Эла Гора над Джорджем У. Бушем. Вы не знали, что экономика в таком отчаянном положении; собственно, этот факт, кажется, был тайной для всех. Вы же не экономист, а борьба-то, оказывается, шла на экономическом ринге. Вы валите все на непредвиденные обстоятельства. Случилось что-то необычайное, лежащее вне поля вашей науки. Поскольку это нельзя было предсказать, вы не виноваты. Это был Черный лебедь, а вы не обязаны предсказывать Черных лебедей.

   Тетлок изучал проблему «экспертов» в политике и экономике. Он просил специалистов из разных областей оценить вероятность того, что в течение заданного временного периода (около пяти лет) произойдут определенные политические, экономические и военные события. На выходе он получил около двадцати семи тысяч предсказаний почти от трех сотен специалистов. Экономисты составляли около четверти выборки. Исследование показало, что эксперты далеко вышли за пределы своих допусков на ошибку. Обнаружилась и экспертная проблема: между результатами докторов наук и студентов не было разницы. Профессора, имеющие большой список публикаций, справлялись не лучше журналистов. Единственной закономерностью, которую обнаружил Тетлок, была обратная зависимость прогноза от репутации: обладатели громкого имени предсказывали хуже, чем те, кто им не обзавелся. Но Тетлок ставил перед собой задачу не столько показать, чего реально стоят эксперты (хотя у него это замечательно получилось), сколько выяснить, почему до них никак не доходит, что они плохо справляются со своей работой, иными словами, как им удается «втирать себе очки». <...> Вы говорите, что играли в другую игру. Допустим, вам не удалось предсказать неожиданный крах Советского Союза (этого не предвидел ни один социолог). Легко заявить, что вы прекрасно понимали суть политических процессов, происходивших в Советском Союзе, но эти русские, будучи чрезмерно русскими, искусно скрыли от вас существенные экономические составляющие. Если бы вы обладали этими экономическими данными, вы бы уж конечно смогли предсказать падение советского режима. Винить надо не вашу квалификацию. Так же можно действовать, если вы предсказали решительную победу Эла Гора над Джорджем У. Бушем. Вы не знали, что экономика в таком отчаянном положении; собственно, этот факт, кажется, был тайной для всех. Вы же не экономист, а борьба-то, оказывается, шла на экономическом ринге. Вы валите все на непредвиденные обстоятельства. Случилось что-то необычайное, лежащее вне поля вашей науки. Поскольку это нельзя было предсказать, вы не виноваты. Это был Черный лебедь, а вы не обязаны предсказывать Черных лебедей.

   — Нассим Николас Талеб · книга
9. «

   Дело Ходорковского и ЮКОСа оставалось одним из самых громких новостных поводов и во время второго президентского срока Путина. 31 мая 2005 г. суд над Ходорковским завершился, и под неумолкающие протесты оппозиции и зарубежных критиков бывший олигарх был приговорен к девяти годам лишения свободы. 22 сентября 2005 г. срок был сокращен на один год. Однако серьезных оснований считать, что Ходорковский когда-либо выйдет на свободу, наверное, нет.

   Дело Ходорковского и ЮКОСа оставалось одним из самых громких новостных поводов и во время второго президентского срока Путина. 31 мая 2005 г. суд над Ходорковским завершился, и под неумолкающие протесты оппозиции и зарубежных критиков бывший олигарх был приговорен к девяти годам лишения свободы. 22 сентября 2005 г. срок был сокращен на один год. Однако серьезных оснований считать, что Ходорковский когда-либо выйдет на свободу, наверное, нет.

   — Юрий Фельштинский · книга
10. «

    Я не проверяю прогноз погоды раньше, чем за три дня.

    Я не проверяю прогноз погоды раньше, чем за три дня.

    — Марсель (отец) · фильм
11. «

    При выборе стратегии чрезвычайно важна крайняя граница риска — да-да, куда важнее знать самый плохой вариант, чем общий прогноз. А особенно это важно в том случае, если наихудший сценарий просто неприемлем.

    При выборе стратегии чрезвычайно важна крайняя граница риска — да-да, куда важнее знать самый плохой вариант, чем общий прогноз. А особенно это важно в том случае, если наихудший сценарий просто неприемлем.

    — Нассим Николас Талеб · книга
12. «

    Все эти прогнозы, экономисты... Я очень люблю прогнозы экономистов, но они в итоге сводятся к тому: сахар дешевеет — гоним самогон, сахар дорожает — покупаем водку!

    Все эти прогнозы, экономисты... Я очень люблю прогнозы экономистов, но они в итоге сводятся к тому: сахар дешевеет — гоним самогон, сахар дорожает — покупаем водку!

    — Сергей Александрович Михеев
13. «

    Удивителен не масштаб наших неверных прогнозов, а том, что мы о нём не подозреваем. Это особенно беспокоит, когда мы ввязываемся в смертельные конфликты: войны непредсказуемы по самой своей природе (а мы этого не знаем).

    Удивителен не масштаб наших неверных прогнозов, а том, что мы о нём не подозреваем. Это особенно беспокоит, когда мы ввязываемся в смертельные конфликты: войны непредсказуемы по самой своей природе (а мы этого не знаем).

    — Нассим Николас Талеб · книга
14. «

    Как и многие биологические переменные, ожидаемая продолжительность жизни — величина среднестанская, то есть подчинена рядовой случайности. Она не масштабируема, так как чем старше мы становимся, тем меньше у нас шансов жить дальше. В развитой стране таблицы страховых компаний предсказывают новорожденной девочке смерть в 79 лет. Когда она справит 79-й день рождения, ожидаемая продолжительность ее жизни в типичном случае будет составлять 10 лет. В возрасте 90 лет она сможет рассчитывать на 4,7 года. В 100 лет — на 2,5 года. Если она чудесным образом доживет до 119 лет, ей останется около 9 месяцев. По мере того как она пересекает очередные пороги, количество дополнительных лет уменьшается. Это иллюстрация главного свойства случайных переменных, описываемых «гауссовой кривой». Чем старше человек, тем меньше дополнительных лет у него в резерве. С человеческими планами и проектами дело обстоит по-другому. Они часто масштабируемы, как я уже говорил в главе 3. А в случае с масштабируемыми, то есть крайнестанскими, переменными вы получите ровно противоположный эффект. Скажем, предполагается, что проект будет завершен за 79 дней (берем ту же цифру, что в примере с возрастом женщины). Если на 79-й день проект не завершен, нужно будет отвести на него еще 25 дней. На 90-й день — еще около 58. На 100-й — 89. На 119-й —149. Если проект еще не завершен в день номер 600, то на него понадобится 1590 дополнительных дней. Как видно, чем дольше вы ждете, тем дольше вам предстоит ждать.

    Как и многие биологические переменные, ожидаемая продолжительность жизни — величина среднестанская, то есть подчинена рядовой случайности. Она не масштабируема, так как чем старше мы становимся, тем меньше у нас шансов жить дальше. В развитой стране таблицы страховых компаний предсказывают новорожденной девочке смерть в 79 лет. Когда она справит 79-й день рождения, ожидаемая продолжительность ее жизни в типичном случае будет составлять 10 лет. В возрасте 90 лет она сможет рассчитывать на 4,7 года. В 100 лет — на 2,5 года. Если она чудесным образом доживет до 119 лет, ей останется около 9 месяцев. По мере того как она пересекает очередные пороги, количество дополнительных лет уменьшается. Это иллюстрация главного свойства случайных переменных, описываемых «гауссовой кривой». Чем старше человек, тем меньше дополнительных лет у него в резерве. С человеческими планами и проектами дело обстоит по-другому. Они часто масштабируемы, как я уже говорил в главе 3. А в случае с масштабируемыми, то есть крайнестанскими, переменными вы получите ровно противоположный эффект. Скажем, предполагается, что проект будет завершен за 79 дней (берем ту же цифру, что в примере с возрастом женщины). Если на 79-й день проект не завершен, нужно будет отвести на него еще 25 дней. На 90-й день — еще около 58. На 100-й — 89. На 119-й —149. Если проект еще не завершен в день номер 600, то на него понадобится 1590 дополнительных дней. Как видно, чем дольше вы ждете, тем дольше вам предстоит ждать.

    — Нассим Николас Талеб · книга
15. «

    Булю показал мне удивительную исследовательскую работу, только что законченную его практикантом и уже принятую к публикации; в ней подробно рассматривались две тысячи предсказаний, сделанных аналитиками ценных бумаг. В работе наглядно показывалось, что эти брокер-аналитики не предсказывали ничего: наивный прогноз человека, просто переносящего цифры из истекшего периода в следующий, был бы немногим хуже. А ведь аналитики владеют информацией о заказах, грядущих контрактах и планируемых расходах и благодаря этим ценным знаниям вроде должны прогнозировать значительно лучше, чем наш наивный предсказатель, не располагающий никакой информацией, кроме прошлых данных. Хуже того, разрыв между предсказанными и реальными величинами был гораздо существенней, чем между разными прогнозами, а значит, аналитиками руководил стадный инстинкт. Иначе прогнозы отстояли бы друг от друга настолько же, насколько они отстоят от реальности.

    Булю показал мне удивительную исследовательскую работу, только что законченную его практикантом и уже принятую к публикации; в ней подробно рассматривались две тысячи предсказаний, сделанных аналитиками ценных бумаг. В работе наглядно показывалось, что эти брокер-аналитики не предсказывали ничего: наивный прогноз человека, просто переносящего цифры из истекшего периода в следующий, был бы немногим хуже. А ведь аналитики владеют информацией о заказах, грядущих контрактах и планируемых расходах и благодаря этим ценным знаниям вроде должны прогнозировать значительно лучше, чем наш наивный предсказатель, не располагающий никакой информацией, кроме прошлых данных. Хуже того, разрыв между предсказанными и реальными величинами был гораздо существенней, чем между разными прогнозами, а значит, аналитиками руководил стадный инстинкт. Иначе прогнозы отстояли бы друг от друга настолько же, насколько они отстоят от реальности.

    — Нассим Николас Талеб · книга
16. «

    Чтобы прогнозировать развитие электроники, нужно примерно знать, сколько люди тогда будут зарабатывать. А это вообще относится к уровню жизни. А жизнь — она такая, без драк и философии за бутылкой водки не обходится.

    Чтобы прогнозировать развитие электроники, нужно примерно знать, сколько люди тогда будут зарабатывать. А это вообще относится к уровню жизни. А жизнь — она такая, без драк и философии за бутылкой водки не обходится.

    — Юрий Никитин · книга
17. «

    Европа отказалась от защиты собственных интересов. Все, что делает Европа сегодня,— это безоговорочно следует продемократической внешней политике США… даже ценой самоуничтожения. И я предполагаю что «доминирующим центром мира» в ближайшие десятилетия станет Азия, Китай, Индия, Пакистан и Индонезия. И мы, западники, подтолкнули русских в этот блок...

    Европа отказалась от защиты собственных интересов. Все, что делает Европа сегодня,— это безоговорочно следует продемократической внешней политике США… даже ценой самоуничтожения. И я предполагаю что «доминирующим центром мира» в ближайшие десятилетия станет Азия, Китай, Индия, Пакистан и Индонезия. И мы, западники, подтолкнули русских в этот блок...

    — Виктор Орбан
18. «

    Я научился мысленно считать секунды, экономить силы и при необходимости ускоряться. Вот что делает с человеком страх!

    Я научился мысленно считать секунды, экономить силы и при необходимости ускоряться. Вот что делает с человеком страх!

    — Чарльз Мартин · книга
19. «

    — Оу, свежий улов в сумке. «Свежий улов» амфетамина. А этот ствол, должно быть удочка такая? — Это не моё! — Это «не моё, это не моё»... А чьё? Оно само попала мне в сети. — Слушай, ты не знаешь, откуда эти наркотики? Ты хотел поймать крупную рыбу? Ты её поймал! Кстати, твой адвокат скажет, что это какая то шутка, а потом появится дилер, порежет тебя на мелкие кусочки и скормит акулам. Круговорот в природе... — Но если ты нам поможешь, возможно, мы доберёмся до них раньше, чем они до тебя.

    — Оу, свежий улов в сумке. «Свежий улов» амфетамина. А этот ствол, должно быть удочка такая? — Это не моё! — Это «не моё, это не моё»... А чьё? Оно само попала мне в сети. — Слушай, ты не знаешь, откуда эти наркотики? Ты хотел поймать крупную рыбу? Ты её поймал! Кстати, твой адвокат скажет, что это какая то шутка, а потом появится дилер, порежет тебя на мелкие кусочки и скормит акулам. Круговорот в природе... — Но если ты нам поможешь, возможно, мы доберёмся до них раньше, чем они до тебя.

    — Дэнни Уильямс · сериал
20. «

    Физика — единственная профессия, в которой пророчество не только точное, но и рутинное.

    Физика — единственная профессия, в которой пророчество не только точное, но и рутинное.

    — Нил Деграсс Тайсон