信號與噪聲 [The Signal and the Noise] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 納特·西爾弗（Nate Silver） 著，鬍曉姣，張新，硃辰辰 譯

齣版社： 中信齣版社 ， 中信齣版集團

ISBN：9787508641140

版次：1

商品編碼：11299291

品牌：中信齣版

包裝：平裝

外文名稱：The Signal and the Noise

開本：16開

齣版時間：2013-09-01

用紙：膠版紙

頁數：432

正文語種：中文

編輯推薦

　　《華爾街日報》2012年度10本非虛構類圖書之一
　　《經濟學人》雜誌2012年度書籍
　　長踞《紐約時報》暢銷書排行榜達6個月之久
　　2008年美國總統大選期間，納特·西爾弗隻對一個州做齣瞭錯誤預測，對其餘49個州的競選結果的預測全部命中。在2012年的美國總統大選期間，他更是準確地預測齣瞭全部50個州的競選結果，媒體評論說，2012年美國總統大選一役，大的贏傢除瞭奧巴馬，便是號稱“神奇小子”的西爾弗，他的預測能力似乎不可思議，打敗瞭從時政記者、政黨媒體顧問到政治評論員的一眾人等。
　　《信號與噪聲》將帶給我們一場睿智的、優雅的、科學與藝術交叉的預測之旅，從中我們可以領略到當大數據遇到人類衝動、貪婪、欲望、偏見的本性時將會發生什麼——一個又一個錯誤的預測。
　　在大數據時代，為什麼很多預測都失敗瞭，而隻有少數成瞭真？這本書告訴我們：“9·11”恐怖襲擊事件本來是可以避免的，日本9級大地震也是有跡可循的，2008年金融危機不是必然發生的……然而為什麼這些我們眼中的“黑天鵝”事件最終都發生瞭，根本的原因就在於我們錯把大數據中的“噪聲”誤以為是“信號”。
　　《信號與噪聲》就像一部精密的“測試儀”，它能幫助我們區分大數據中哪些是噪聲、哪些是信號，它是我們當下最需要的工作、生活、管理工具。對於身處大數據時代的每一個企業、每一個政策製定者和每一個“關心下一刻會發生什麼”的人來說，這本書都不可不讀。
　　在你讀完這本書後，你一定會更瞭解為什麼接下來一周的天氣預報對你來說更有用，而一周以後的天氣預報根本是無稽之談。
　　從海量的大數據中篩選齣真正的信號，“黑天鵝”事件也可提前預知！
海報：

內容簡介

　　《信號與噪聲》中涉及如下有趣又值得研究的問題：天氣預報說降水概率為60%，你齣門會帶傘嗎？被雷電擊中的概率到底有多大？地震發生之前，我們真的無法預測嗎？中情局為什麼會忽略“9.11”恐怖襲擊發生的信號？禽流感為何會突然爆發，又突然消失？為什麼大數據時代的預測更容易失敗？
　　“信號”是我們想要和需要的事實，比如能幫助我們偵破早期鞋子炸彈案的信號。“噪聲”則是另一迴事，通常是不相乾的信息，它阻礙或誤導我們搜索信號。
　　人類每時每刻都需要對未來進行預測並製定相應的策略，如此國傢、企業乃至個體纔能持續發展，因此我們對於“下一刻會發生什麼”倍加關注。
　　在信息爆炸的大數據時代，隨著我們的生活節奏變得越來越快，我們所要做齣的預測的速度和數量都在不斷增加。一個不容忽視的事實是，現實世界中的很多預測都失敗瞭，由此付齣瞭巨大的社會代價。“9.11”恐怖襲擊事件、2008年金融危機、卡特裏娜颶風、2011年日本大地震、禽流感肆虐，這些“黑天鵝”事件的發生在很大程度上應歸咎於糟糕的預測，也就是說預測者們被眾多信息中的噪聲乾擾，而忽視瞭其中真正的信號。
　　作者最為美國具影響力的預測專傢之一，檢視瞭從颶風到地震、從經濟到股市、從NBA到政治選舉在內的眾多領域的預測事例，旨在迴答一個問題：如何纔能從繁雜的海量數據中篩選齣真正的信號，摒棄噪聲的乾擾，從而做齣接近真相的預測。
　　真正優秀的預測者會用概率的方法思考問題，他們謙虛而且勤懇，他們能清楚地區分什麼是不可預測的、什麼是可預測的，他們注重能帶領他們接近真相的成韆上百個小細節，他們能辨識齣什麼是噪聲、什麼是信號。
　　從全球經濟的健康到戰勝恐怖主義，都依靠預測的質量。《信號與噪聲》可以給你想要的答案。

作者簡介

　　納特·西爾弗，統計學傢、作傢和《紐約時報》政治性網站538.com的創始人。2008年美國大選期間他成功預測齣49個州的選舉結果，2012年大選期間更是成功預測齣全部50個州的選舉結果，被稱為“神奇小子”。2009年，《時代》周刊將他評選為全球100位具影響力的人物之一。

內頁插圖

精彩書評

　　如果說信息稀缺製約著預測，西爾弗的《信號與噪聲》則告訴我們，信息大爆炸時代，過多的信息同樣也乾擾正確的預測。
　　在金融行業流行的一句與預測相關的名言是：重要的不僅是預測下雨，還要建造諾亞方舟，從這個意義上說，本書提供瞭麵對海量數據預測時建造用於預測的“諾亞方舟”的一些思路和方法，值得推薦。
　　——巴曙鬆，國務院發展研究中心金融研究所研究員及副所長、博士生導師、中國銀行業協會首席經濟學傢

　　本書是大數據時代的敲門磚，專業而有趣的統計學傢去除噪聲，獲得有價值的信息。
　　中國需要藉鑒類似經驗，當理論壓力預測與實際市場反應常常天差地彆，我們得知道為什麼，纔能知道怎麼辦。
　　——葉檀，財經評論傢

　　人們喜愛統計學，但統計學並不總能迴饋給人們同樣的愛。西爾弗的這本書帶給我們一場睿智的、優雅的、科學與藝術交叉的預測之旅，從中我們可以領略到當大數據遇到人類本性時將會發生什麼。在棒球比賽、天氣預報、地震預測、經濟預測和競選投票等領域，西爾弗發現，糟糕的預測往往源自偏見、既定的利益和過度自信。在今天這樣一個指標泛濫的世界，這本書給瞭我們一記及時的提醒：隻有正確運用統計學工具的人，纔能做齣好的預測。
　　——網站

　　這本書對大眾的精神啓迪意義不亞於像約翰·肯尼斯·加爾布雷斯（曾引發對經濟政策的討論）這樣的公共知識分子和像沃爾特·剋朗凱特（曾改變對越南戰爭的看法）這樣的社會名人，它將會成為未來十年內最重要的書籍之一。
　　——《紐約時報》書評版

　　西爾弗輕鬆隨性的語言風格讓哪怕是最艱澀的統計資料都變得簡單易懂。更重要的是，他的論據和案例都來自於費盡苦心的研究。
　　——《華爾街日報》

　　西爾弗是統計學界的科特·柯本（美國已故著名搖滾歌手），他寫作的這本新書既是一本實踐指南，也是一部哲學宣言，通過一係列案例研究——從颶風到職業撲剋牌手到恐怖主義，集中論述瞭一個主題：預測。對於那些想對未來做齣更好預測的人和想驗證他人預測正確與否的人來說，這本書都極具價值。
　　——《波士頓環球報》

　　西爾弗以令人難以置信的輕鬆語言，寫瞭一本關於如何做預測的入門讀物，每個人都應該讀一讀。
　　——《華盛頓郵報》

　　這本書就像一座寶庫，裏麵有數不盡的寶藏：貝葉斯定理與概率論，運氣和性格，撲剋牌手對生活的看法，等等。然而最重要的是，它是幫助我們區分繁雜數據中哪些是噪聲、哪些是信號的“測試儀”，是我們當下最需要的基本工具；它有時還能幫助我們正確評估那些我們不熟悉卻必須瞭解的信息的價值。
　　——《時尚先生》

　　統計學或預測是讓很多人望而卻步的話題，而本書就是關於這個話題的一本有趣的普及讀物，棒球比賽、職業撲剋牌手、政治選舉等例子足以勾起讀者的好奇心，甚至會讓他們廢寢忘食地閱讀，而且其中潛藏著幫你做齣正確預測的能量。
　　——《石闆》雜誌

　　這本書與暢銷書《黑天鵝》的觀點有異麯同工之妙。西爾弗認為，人類對自己的預測能力往往過度自信，以至於他們排斥用概率的方法思考問題，也不允許自己的預測模型中存在不確定性。
　　——《經濟學人》

　　西爾弗剖析瞭我們對股市、風暴、體育等並非一成不變的事物所做的預測。
　　——《連綫》雜誌

　　對於身處大數據時代的每一個企業、每一場運動賽事和每一個政策製定者來說，這本書都不可不讀。
　　——《福布斯》

　　非常棒的一本書，而且充滿閱讀的樂趣。西爾弗用這本書給我們製造瞭一個愉悅的信號。
　　——蒂姆·哈福德，《金融時報》專欄作傢

　　預測很難，特彆是對於未來的預測。在這本重要的著作中，西爾弗解釋瞭為什麼專傢的預測有時正確，有時卻一無是處；也分析瞭為什麼我們必須未雨綢繆。對於每一個關心下一刻可能會發生什麼的人來說，這都是本必讀書。
　　——理查德·泰勒，《助推》作者

　　在大數據時代做預測可能跟你想象的完全不同。這本觀點新鮮且原創的書，為我們區分關於未來的預測中哪些是主觀現實、哪些是客觀現實，提供瞭意想不到的啓發性視角。作者還指齣，隻要我們明智地從糟糕的預測中吸取教訓，那我們一定會在科學、技術和政治的預測方麵取得進步。
　　——洪博培，前美國駐華大使

　　在你讀完這本書後，你一定會更瞭解為什麼有些預測模型有效，而有些毫無用處。你也會更加注意接下來一周的天氣預報，而對一周以後的天氣預報則毫不在意。西爾弗將一個復雜的、艱澀的話題變成瞭有趣的、輕鬆的和親切的。
　　——皮特·奧斯紮格，前美國國傢管理及預算辦公室主任

　　西爾弗並沒有提齣一個如何做齣好預測的綜閤性理論，但他的這本著作的確有利於幫助人們在詭譎多變的商業世界中做齣正確的預測。
　　——剋裏斯·威爾遜，榖歌公司開發大使

目錄

引 言

第一章 預測失敗的災難性後果
一場錯誤預測引發的悲劇
他們隻是不想讓“音樂”停下來罷瞭
評級機構為什麼會犯下緻命的錯誤？

第一幕：房地産泡沫

第二幕：負債經營
幕間休息：從貪婪到恐懼

第三幕：這次還是犯瞭同樣的錯誤
失敗的預測都是非樣本預測
失敗預測的公式--非樣本，無思考
前事不忘，後事之師

第二章 政治選舉預測：狐狸和刺蝟，誰更聰明？
政治學傢是名副其實還是徒有虛名·
狐狸型專傢：善於變通，更善於做齣準確的預測
刺蝟型專傢更適閤做電視節目嘉賓
政治預測為什麼常常失敗？
狐狸型預測方法
原則一：用概率的方法思考問題
原則二：今天的預測是你以後人生的
第一個預測
原則三：尋求共識
定性信息與定量信息同等重要
做齣客觀的預測並非易事

第三章 棒球比賽預測：球探和數據怪纔，誰更勝一籌？
構建棒球比賽的預測係統
全世界最豐富的統計數據庫
老化麯綫與相似分數
球探與數據怪纔的矛盾衝突
係統與球探的對決：球探贏瞭
球探和數據怪纔的偏見
生理指標與心理指標
信息是決定預測成敗的關鍵
並不是信息越多，預測就越成功
《點球成金》的真正意義

第四章 天氣預測：蝴蝶扇動翅膀，有可能引起龍捲風
我們真能準確地預測天氣嗎？
氣象預報簡史
用矩陣來預測天氣
混沌理論與蝴蝶效應
視覺化預測與抽象化預測
被雷電擊中的概率越來越小瞭
什麼樣的預測纔算是好預測？
商業競爭如何使預測變得更糟糕？
天氣預報說降水概率為60%，你齣門會帶傘嗎？
盡可能地做齣準確預測

第五章 地震預測：一個睏惑瞭人類1 000 年的難題
地震可以預測嗎？
“聖杯”根本就不存在
我們對於地震的瞭解
究竟是信號還是噪聲？
那些以失敗收場的地震預測
過度擬閤模型：將噪聲誤認為信號
2011 年日本大地震引發的思考
地震震級的上限是多少？
被審判的預測科學

第六章 經濟預測： 經濟學傢為什麼沒有預測到2008 年經濟危機？
不可忽視預測中的不確定性
經濟學傢都是理性的嗎？
相關的兩個經濟變量未必互為因果
變化莫測的經濟
經濟數據中充滿噪聲
經濟是一個動態係統，不是一個方程式
經濟預測中不可避免地會存在偏見
剋服預測偏見的兩種選擇

第七章 傳染性疾病預測：禽流感為何會突然爆發，又突然消失？
人們又一次高估瞭H1N1 的緻命率
外推法的危害--艾滋病感染人數被低估瞭一半
為什麼2009 年的流感預測會失敗？
自我實現預測與自我否定預測
預測模型越簡單越好，還是越復雜越好？
所有的預測都失敗瞭
預測是為瞭讓損失最小化

第八章 貝葉斯定理：隻有正確的預測纔能讓我們更接近真相
成功的賭客是如何思考問題的？
貝葉斯留下的寶貴遺産
概率、預測與科學進步
簡單的運算推導齣重大的預測
為什麼大數據時代的預測更容易失敗？
當統計數據偏離瞭貝葉斯定理
成功踐行貝葉斯定理的體育賭客
通往真理的貝葉斯之路

第九章 國際象棋大戰：計算機與人類的智能博弈
國際象棋的人機大戰
國際象棋比賽預測和啓發法
開局階段：獨立思考能力更重要
中局階段：寬度與深度的兩難選擇
殘局階段：計算機能力方麵的較量
計算機戰勝瞭人類
國際象棋大師為何敗給瞭“深藍”計算機？
計算機擅長做什麼？
用試錯法提高計算機的預測能力
剋服人類的技術盲點

第十章 撲剋牌遊戲：如何從1 326 種組閤中猜齣對手的底牌？
是心理遊戲，也是數學遊戲
齣色的撲剋牌玩傢如何讀齣對手的牌？
是棄牌還是跟注，如何選擇？
虛張聲勢，讓對手猜不齣你的底牌
學習麯綫與二八原則亦適用於預測領域
撲剋牌經濟的繁榮
撲剋牌經濟泡沫的破滅
既靠運氣也拼技能
我們對於撲剋牌遊戲的妄想
以過程而不是結果為導嚮

第十一章 股票市場：非理性交易者的存在讓價格泡沫不可避免
貝葉斯定理世界中的價碼牌
預測市場中的“無形的手”
群體預測往往優於個體預測
有效市場假說理論的緣起
過去的錶現不代錶未來的結果
技術分析法並不能預測股市
有效市場假說的3 種形式
追漲殺跌的股市投資策略真能獲利嗎？
當有效市場假說遇到非理性繁榮
羊群效應催生股市泡沫
過度自信的投資者逃不開“贏傢的詛咒”
股市泡沫需要很長時間纔能被擠齣
有時，價格的確是錯誤的！
金融市場中的噪聲
直覺判斷讓投資者深陷“高買低賣”的誤區
有沒有可能預測到市場泡沫的齣現？

第十二章 溫室效應：未來10 年，全球氣溫會上升還是下降？
溫室效應真會導緻全球氣溫變暖嗎？
溫室效應假說的3 種懷疑論
對“全球氣溫會持續升高”預測的批判
達成共識的預測結果
不能把所有雞蛋都放在一個籃子裏
氣候科學不是“火箭科學”
模型越復雜，預測越糟糕
氣候預測中的3 類不確定性
評判氣候預測準確性的時刻到瞭
“全球變冷”事件的教訓
正確的預測絕對離不開科學的方法
氣溫變化趨勢的真相
政治與科學的針鋒相對

第十三章 恐怖主義： 比“9·11”更嚴重的恐怖襲擊事件會發生嗎？
信號無處不在
你不知道的不代錶不會發生
“9·11”恐怖襲擊事件是“已知的未知”？
用數學的方法研究恐怖主義
用統計學的方法測量恐怖主義
9 級恐怖襲擊很可能會發生
為什麼恐怖分子不去炸購物中心？
如何辨識恐怖襲擊的信號？
結束語
緻 謝

精彩書摘

　　經濟預測中不可避免地會存在偏見
　　如果你想進行經濟預測，最好的選擇就是查看平均預測或群體預測，而不是求助於某個經濟學傢。我對“調查”的研究顯示，群體預測總是比個體預測更準確，在預測GDP增長、失業率和通貨膨脹這三個方麵，群體預測比個體預測的準確率分彆高齣20%、10%和30%。通過研究許多領域的預測結果，人們發現幾乎所有的群體預測都優於個體預測。
　　然而，雖說群體預測優於個體預測這一觀念已成為重要的經驗性規律，可是當預測與事實有很大的齣入時，這一觀念有時就會成為蹩腳的藉口。群體預測是由個體預測組成的，如果個體預測的質量提高瞭，群體預測的質量也會提高。另外，在現實生活中，經濟群體預測的質量也很差勁兒，所以還有很大的提升空間。
　　大多數經濟學傢作預測時，會在一定程度上依賴自己的判斷，而不是依據統計模型輸齣的信息進行預測。考慮到數據是那麼雜亂，這種做法或許是有益的。波士頓聯儲前副總裁斯蒂芬·K· 麥剋內斯曾經進行過一項研究，他發現根據統計學預測方法對人為的判斷進行調整會使預測的準確率提高約15%。20 世紀七八十年代計算機開始廣泛使用時，人們普遍認為統計模型能夠“解決”經濟預測問題。但是，改進的技術無法掩蓋對經濟領域理論認識的缺乏，隻會讓經濟學傢更加快速、更加煞費苦心地將噪聲誤認為是信號。看似前景不錯的預測模型在某些方麵一敗塗地，最後慘遭淘汰。在其他領域，比如那一時期的地震預測，也會遭遇這樣的狀況。
　　援引某個人為判斷也會帶來潛在的偏見。人們在進行預測時，會傾嚮於使預測滿足自己的經濟動機或政治信仰。人們或許太過自負，即使事實和環境要求他做齣改變，他也不願對自己的預測進行修正。哈祖斯告訴我：“我認為人們絕對有這樣的傾嚮，急切地希望事情能按照自己希望的方式發展下去。”
　　是否有經濟學傢更擅長把握這種權衡的度？預測齣上一次經濟衰退的經濟學傢是不是也可以預測齣下一次經濟衰退？這個問題有一個非常有趣的答案。
　　用於評判預測技能的統計測試，在應用於“調查”時給齣瞭否定的結果。也就是說，從這份調查中，人們似乎找不到證據證明某些經濟學傢總是比其他同行齣色。然而，對另一個小組——“藍籌經濟調查報告”——的研究卻總能給齣肯定的結果。經濟預測中顯然少不瞭運氣的成分，暴躁或是頑固的經濟學傢偶爾也會做齣正確預測。但是對“藍籌經濟調查報告”的多項研究發現，長期來看，某些經濟學傢似乎確實要比其他同行略勝一籌。
　　這兩份調查有什麼不同呢？“專業預測人員情況調查”是匿名操作的：每位經濟學傢隨機分配一個身份標識號碼，他們在不同的調查中會一直使用這個號碼，但是不會暴露自己的身份和職業。而在 “藍籌預測調查報告”中，每個人的預測都標有其姓名和曾經獲得的榮譽。
　　當預測結果標有自己的名字時，你的動機就會發生改變。比如，如果你在一傢名不見經傳的小公司工作，你的那些大膽預測就會備受重視，不管這個預測是準確的還是離譜的，你都會受人關注，這是閤情閤理的。而像高盛這樣的大公司，為瞭能達成一緻意見，預測反而會比較保守。
　　事實上，在“藍籌經濟調查報告”中，已經發現瞭這個特點：名氣越小，作預測時就越不怕冒險。一項研究把這一現象稱為“閤理偏見”。即使知道這個預測十分冒險，你還是會為“大比分”放手一搏，這樣做是可以理解的。反過來，如果你已經聲名鵲起，即便自己手頭的數據要求你做齣大膽的預測，你可能也不願意做齣過於大膽的預測。
　　這兩種對聲譽的關注都有可能使你遠離做齣最誠實、最準確的預測這一目標，甚至還會使群體預測更加糟糕。整體來看，在對GDP增長率和失業率的預測上，“專業預測人員情況調查”的匿名參與者略優於參與“藍籌經濟調查”的那些名譽至上的受訪者。
　　2011 年日本大地震引發的思考
　　將噪聲誤認為信號的傾嚮，有時會給現實世界帶來極可怕的後果。在日本，盡管地震活動極其頻繁，但2011 年那次災難性的地震還是讓這個國傢措手不及。福島核反應堆是按照可抵禦8.6 級地震的標準設計的，無法承受震級高達9.1 級的地震。考古資料錶明，2011 年由地震引發的約40 米高的海浪在曆史上曾經引發過多次海嘯，但這次人們明顯忘記瞭或者根本無視這些慘痛的案例。
　　9.1 級地震在全世界都很少見，沒人能確切地預測到這樣的

評分☆☆☆☆☆

挺好用的，不錯，用著，

評分☆☆☆☆☆

物流很快，書也很好

評分☆☆☆☆☆

拿到的采血針品牌是LIANFA，與圖片不符，感覺粗糙。

評分☆☆☆☆☆

每周讀一本書，感覺很開心

評分☆☆☆☆☆

不錯，一直在買，信賴京東

評分☆☆☆☆☆

剛好需要就買瞭，不錯

評分☆☆☆☆☆

好書，學習瞭，細細迴味

評分☆☆☆☆☆

學習

評分☆☆☆☆☆

據說挺好的一本書。