Цитаты из книг автора «Том Чатфилд»

Необходима транспарентность — честное, точное описание всех выводов и ограничений нашего процесса верификации.

знание — это информация, которой у нас есть серьезные основания доверять, то есть гораздо более редкая и труднодоступная.

конкретная информация: данные, обработанные, организованные или структурированные в контексте, придающем им смысл.

Помните о трех типах неверной классификации: 1) мы ошибочно считаем случайное значимым; 2) мы недооцениваем значимость событий, которые не произошли; 3) мы считаем события и процессы более регулярными и предсказуемыми, чем в действительности.

мы относительно мало приспособлены к оценке крупномасштабных комплексных проблем с элементами статистики, и интуиция в отношении их часто вводит нас в заблуждение.

Корнем зла явилась присущая всем нам в какой-то мере слабость — безоглядное доверие трендам, слишком узкий горизонт планирования и неспособность понять, что мир может радикально и совершенно неожиданно измениться.

один важный момент, связанный с паттернами и предсказуемостью, — эффект крайностей. Если какой-либо параметр примерно соответствует нормальной кривой — рост, интеллект, причины естественной смерти, — то можно сделать обоснованные прикидки отклонений и рисков. Если же нечастые и непредсказуемые события значительно перевешивают любое число «нормальных» своими долгосрочными последствиями, то у нас гораздо меньше возможностей как спрогнозировать их, так и нейтрализовать потенциальный риск. Одно рекордное наводнение может обернуться миллиардами долларов ущерба.

Название этого раздела описывает серьезное «слепое пятно» в наших наблюдениях и привычках — склонность оценивать любые решения по конечному результату, отбрасывая открывавшиеся по ходу дела возможности.

три принципа работы с малыми числами 1. Работая с данными, помните, что для малых выборок естественна большая вариативность, чем для крупных. 2. Обнаружив исключительный результат — например, чрезвычайно успешную или крайне неуспешную среди изучаемых вами организаций, — обязательно рассмотрите возможность того, что здесь задействованы очень малые числа. 3. Не пытайтесь объяснить то, что не нуждается в объяснениях. По возможности сосредоточивайтесь на относительно более крупных и долгосрочных тенденциях и больших массивах данных, чтобы можно было рассчитывать на действительно значимые результаты.

крупные выборки демонстрируют меньше крайних вариаций, чем мелкие. В этом проявляются соответственно закон больших чисел и закон малых чисел.