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5.0 von 5 Sternen A Brief Summary and Review
*A full executive summary of this book will be available at newbooksinbrief . wordpress . com, on or before Monday, October 15.

Making decisions based on an assessment of future outcomes is a natural and inescapable part of the human condition. Indeed, as Nate Silver points out, "prediction is indispensable to our lives. Every time we choose a route to work,...
Veröffentlicht am 4. Oktober 2012 von A. D. Thibeault

versus
19 von 21 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
3.0 von 5 Sternen Probably good as an introduction, but somewhat lacking in substance
The book is quite easy to read and not uninteresting. However, if you have read a similar book before (e.g the Black Swan), you will probably not find anything quite surprising.

For some mysterious reason, the author completely ignores the contributions of physicists to the problem of getting signal out of noisy data.

For someone with a background in...
Veröffentlicht am 13. Oktober 2012 von mb


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19 von 21 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
3.0 von 5 Sternen Probably good as an introduction, but somewhat lacking in substance, 13. Oktober 2012
Verifizierter Kauf(Was ist das?)
The book is quite easy to read and not uninteresting. However, if you have read a similar book before (e.g the Black Swan), you will probably not find anything quite surprising.

For some mysterious reason, the author completely ignores the contributions of physicists to the problem of getting signal out of noisy data.

For someone with a background in natural science or mathematics I recommend Jaynes "Probability Theory: The logic of science" (which exists in an unedited free version) as it tackles the Bayesian concept in much greater depth on the first few pages. Jaynes book - albeit in the later parts of the book that are mathematically quite challenging - properly discusses the problem of overfitting, whereas Nate Silver simplay (and unsatisfactory) states, that it is not easy to solve.

The author often discusses the problems of predictions in the context of gambling and sports. However, when you are not familar with Baseball, some discussions are hard to follow.
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20 von 23 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
2.0 von 5 Sternen Zu oberflächlich, bin enttäuscht, 5. Januar 2013
Verifizierter Kauf(Was ist das?)
Silver spannt den Bogen in seinem Buch sehr weit. Man merkt dem Buch aber leider sehr an, dass sich der Autor in vielen der besprochenen Themen nicht gut auskennt. Zwar hat Silver erstaunlich viel Literatur gesichtet (zu erkennen an den unzähligen Literaturverweisen, die vielleicht das wertvollste an diesem Buch sind), aber ein paar Artikel zu einem Thema zu lesen, macht einen eben noch nicht zu einem Experten. Zum Beispiel, das Kapitel zum Thema Klimawandel wurde ja nach allen Regeln der Kunst demontiert von Leuten, die sich da wirklich auskennen. Leider bleibt der Autor aber auch bei den Themen, die zu seinem Fachgebiet gehören, furchtbar oberflächlich und liefert nicht viel mehr ab, als ein paar Anekdötchen. Silver tut so als würde er einen großen Punkt machen wollen oder eine große Frage beantworten ("why so many predictions fail"), aber er macht weder den großen Punkt noch beantwortet er die große Frage. Dass quantitative Modelle in manchen Gebieten bessere Vorhersagen machen als Experten auf Grund ihrer Erfahrung und Intuition, naja, das ist wirklich nichts Neues. Peinlich wird's dann wenn Silver Dinge absichtlich missversteht um diesen Punkt zu machen. Zum Beispiel demonstriert er über Seiten hinweg, dass politische Beobachter im Fernsehen schlechtere Vorhersagen darüber machen, wie eine Wahl ausgehen wird, als statistische Modelle. Das mag ja so sein, aber Silver missversteht vollkommen, was der Zweck von Expertenmeinungen in Fernsehen ist: es geht nicht darum, das Wahlergebnis vorherzusagen, sondern darum, das Feld möglicher Wahlentscheidunden abszustecken; den Wählern sollen die Möglichkeiten verdeutlicht werden. Die Medien machen mit gutem Grund keine klaren Vorhersagen: erstens wären falsche Vorhersagen peinlich, zweitens könnten klare Vorhersagen den Ausgang der Wahl beeinflussen. Insgesamt finde ich, dass sich Silver mit dem Buch gehörig übernommen hat. Silver hat bestimmt Interessantes zu erzählen, aber der Anspruch ein Pop-Buch zu schreiben, dass von jedem gelesen werden kann, sorgt dafür, dass er nicht dazu kommt. Ich bin mir sicher, dass die Lektoren die interessantesten Teile des Buchs gestrichen haben. Wenn er ein Buch mit weniger weltumspannenden Anspruch geschrieben hätte, dass sich zudem getraut hätte, hier und da auch mal ein wenig technisch zu werden, wäre das bestimmt sehr interessant geworden.
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5 von 6 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen A Brief Summary and Review, 4. Oktober 2012
*A full executive summary of this book will be available at newbooksinbrief . wordpress . com, on or before Monday, October 15.

Making decisions based on an assessment of future outcomes is a natural and inescapable part of the human condition. Indeed, as Nate Silver points out, "prediction is indispensable to our lives. Every time we choose a route to work, decide whether to go on a second date, or set money aside for a rainy day, we are making a forecast about how the future will proceed--and how our plans will affect the odds for a favorable outcome" (loc. 285). And over and above these private decisions, prognosticating does, of course, bleed over into the public realm; as indeed whole industries from weather forecasting, to sports betting, to financial investing are built on the premise that predictions of future outcomes are not only possible, but can be made reliable. As Silver points out, though, there is a wide discrepancy across industries and also between individuals regarding just how accurate these predictions are. In his new book `The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail--but Some Don't' Silver attempts to get to the bottom of all of this prediction-making to uncover what separates the accurate from the misguided.

In doing so, the author first takes us on a journey through financial crashes, political elections, baseball games, weather reports, earthquakes, disease epidemics, sports bets, chess matches, poker tables, and the good ol' American economy, as we explore what goes into a well-made prediction and its opposite. The key teaching of this journey is that wise predictions come out of self-awareness, humility, and attention to detail: lack of self-awareness causes us to make predictions that tell us what we'd like to hear, rather than what is true (or most likely the case); lack of humility causes us to feel more certain than is warranted, leading us to rash decisions; and lack of attention to detail (in conjunction with self-serving bias and rashness) leads us to miss the key variables that make all the difference. Attention to detail is what we need to capture the signal in the noise (the key variable[s] in the sea of data and information that are integral in determining future outcomes), but without self-awareness and humility, we don't even stand a chance.

While self-awareness requires us to make an honest assessment of our particular biases, humility requires us to take a probabilistic approach to our predictions. Specifically, Silver advises a Bayesian approach. Bayes’ theorem has it that when it comes to making a prediction, the most prudent way to proceed is to first come up with an initial probability of a particular event occurring (rather than a black and white prediction of the form ‘I believe x will occur’). Next, we must continually adjust this initial probability as new information filters in.

The level of certainty that we can place on our initial estimate of the probability of a particular event (and the degree to which we can accurately refine it moving forward) is limited by the complexity of the field in which we are making our prediction, and also the amount and quality of the information that we have access to. For instance, in a field like baseball, where wins and losses mostly comes down to two variables (the skill of the pitchers, and the skill of the hitters), and where there is an enormous wealth of precise data, prediction is relatively straightforward (but still not easy). On the other hand, in a dynamic field such as the American economy, where the outcomes are influenced by an enormous number of variables, and where the interactions between these variables can become incredibly complex (due to things like positive and negative feedback), probabilities become a whole lot more difficult to pin down precisely (though they often remain possible on a general and/or long-term scale).

It is also important to recognize that while additional information can help us no matter what field we are trying to make our prediction in, we must be careful not to think that information can stand on its own. Indeed, additional information (when it is not met with insightful analysis) often does nothing more than draw our attention away from the key variables that truly make a difference. In other words, it creates more noise, which can make it more difficult to identify the signal. It is for this reason that predictive models that rely on statistics and statistics alone are often not very effective (though they do often help a seasoned expert who is able to apply insightful analysis to them).

In the final stage of the book Silver explores how the lessons that he lays out can be applied to such issues as global warming, terrorism and bubbles in financial markets. Unfortunately, each of these fields is a lot noisier than many of us would like to think (thus making them very difficult to predict precisely). Nevertheless, the author argues, within each there are certain signals that can help us make better predictions regarding them, and which should help make the world a safer and more livable place.

If you are hoping that this book will make you a fool-proof prognosticator, you are going to be disappointed. A key tenet of the book is that this is simply not possible (no matter what field you are in). That being said, Silver makes a very strong argument that by applying a few simple principles (and putting in a lot of hard work in identifying key variables) our predictive powers should take a great boost indeed. A full executive summary of this book will be available at newbooksinbrief . wordpress . com, on or before Monday, October 15; a podcast discussion of the book will be available shortly thereafter.
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4.0 von 5 Sternen Schöner Überblick über Vorhersagen, 25. August 2014
Von 
Peer Sylvester "peerchen" - Alle meine Rezensionen ansehen
(TOP 1000 REZENSENT)    (REAL NAME)   
Nate Silver unterhält den Blog Fivethirtyeight, der sich mit Vorhersagen befasst. Dabei hat der Autor durchaus einiges vorzuweisen: Zum einen hat er eine sehr erfolgreiche Software, um gute Baseballspieler herauszufinden, zum anderen hat er die letzten beiden Präsidentschaftswahlen deutlich besser vorhergesagt, als alle anderen (das hat ihn auch in den USA bekannt gemacht). Mit anderen Worten: Silver weiß, wovon er spricht, wenn er über Vorhersagen spricht.
Dabei schlägt er den Bogen im Buch sehr weit: Alles was irgendwie mit Vorhersagen zu tun hat, kommt vor: Erdbeben, Wetter, Klimaforschung (Silver ist kein Climate change denier, mahnt aber etwas saubereren Umgang mit den Daten an), Schachcomputer, Poker (Silver hat eine Zeitlang vom Pokern gelebt)... Dabei geht er auf die spezifischen Probleme und mögliche Lösungen ein. Bei einem solch großen Feld, macht er zwangsläufig Fehler, wenn auch (aus meiner Sicht) nichts sehr dramatisches. In seinen Kerngebieten kennt er sich aber gut aus - die sind aber sehr Amerikazentriert (Baseball und Amerikanische Wahlen) und daher für den hiesigen Leser etwas langatmig.
Dem eigentlichen Thema (Wie verbessert man Vorhersagen) kann sich Silver bei einem so großen Spektrum nur nähern und er nennt eine ganze Reihe von Grundregeln. Einem echten Statistiker kann er dabei kaum Neues erzählen (auch wenn vieles in der Vergangenheit -insbesondere in der Wirtschaft -falsch gemacht wurde), aber als Überblick für einen Laien durchaus hilfreich. Angenehm ist, dass er (anders als andere) sich nicht eine Kernthese ausgedacht hat, die er immer wiederholt. Zwar gibt es gewisse Grundregeln, die er anwendet, aber er macht ebenso deutlich, dass unterschiedliche Probleme unterschiedliche Lösungen erfordern und vor allem unterschiedliche Gefahren bergen.
Ich habe mir das Buch nach der Leseprobe sofort zugelegt - es ist flott geschrieben und durchaus interessant. Allerdings sollten eine mathematische Dinge wie Bayder satz von Bayes nicht abschrecken und ein Grundinteresse sollte vorhanden sein. Ich empfehle einen Besuch bei Fivethirtyeight. Auch wenn nicht alles dort von ihm ist: Wenn man den dortigen Stil mag, wird man auch das Buch mögen!
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4 von 5 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
3.0 von 5 Sternen Rauschfilter, 21. Januar 2013
Verifizierter Kauf(Was ist das?)
Den meisten "noise" erzeugt der Autor selber mit seinem wirklich ausufernd anekdotischen Geschwurbel über eine Sportart, die ausserhalb der USA bestenfalls minderheitenfähig ist. Wer viel Zeit hat und leichte Unterhaltung sucht, kann als Signal die zweifellos enthaltenen Erkenntnisse aus der Suppe extrahieren. Man darf nicht auf eine strukturierte, lehrbuchartige Enthüllung des Wissens dieses Gurus hoffen!
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5.0 von 5 Sternen Signal für Sie: Lesenswert, 2. August 2014
Verifizierter Kauf(Was ist das?)
Rezension bezieht sich auf: The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail—but Some Don't (Taschenbuch)
Der Autor bescheibt anhand von Ereignisse oder öffentlich diskutierten Forschungsfelder der letzten Jahre die nur zu menschlichen Fallstricke bei der Auswertung und Prognose von Daten bzw. Ereignissen.

Insgesamt: Sehr interessant. In Passagen in denen ich Vorkenntnisse hatte werden die Dinge aus einem neuen Blickwickel erleuchtet. Manchmal etwas langatmig.
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5.0 von 5 Sternen good read and intro to more statistical thinking, 27. April 2014
Verifizierter Kauf(Was ist das?)
Interesting for anyone who wants to better understand science, politics and how we can learn to better interpret data and make more correct predictions about the future. I enjoyed reading it.
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5.0 von 5 Sternen Statistische Vorhersagen, 28. März 2014
Verifizierter Kauf(Was ist das?)
Das Buch ist für alle, die nicht vertraut mit statistischen Methoden sind, ein Muß!
Es zeigt, die Problematik auf, die bei statistischen Ausagen auftreten.
Mathematische Vorausseetzungen, die zum Verständnis des Buches notwendig wären, bestehen nicht.
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5.0 von 5 Sternen Its a great general read about predictions, 11. Januar 2014
Verifizierter Kauf(Was ist das?)
great in general, great in detail, great in writing, great book. Silver shows on different topics where our predictions are already good and where to improve. I wish the world were as simple as baseball.
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3.0 von 5 Sternen Interessant, leider in gewissen Abschnitten etwas langatmig., 26. Dezember 2013
Verifizierter Kauf(Was ist das?)
Mit der Überzeugung, hier wieder ein wissenschaftliches Buch gefunden zu haben, das dem nur mit mässigen Vorkenntnissen ausgestatteten Leser das Fachthema einfach begreiflich macht, ihn bestenfalls sogar fasziniert, habe ich dieses Buch gekauft. In den ersten Kapiteln gelingt das dem Autor auch, dann folgen jedoch einige Abschnitte, die nach meinem Geschmack zu sehr ins Detail gehen und die Vorhersagen des Ausgangs politischer Wahlen in den USA ins Zentrum stellen. Ein Paar Seiten dazu - ok, aber müssen es gleich ganze Kapitel sein...?
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The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail—but Some Don't
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