Цитаты и афоризмы на любую тему — Фразочка.ру

Цитаты и афоризмы на любую тему — Фразочка.ру

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

Доступная публике информация совершенно бесполезна, особенно для бизнесмена, поскольку цены, как правило, уже «включают» всю подобную информацию; то, что известно миллионам, не дает вам реального преимущества. Кто-нибудь из сотен миллионов потребителей новостей, скорее всего, уже купил заинтересовавшие вас бумаги и тем самым поднял цену.

В тех областях, где все подвижно и потому требует осознания, специалистов обычно не бывает, тогда как в стабильных областях кое-какие специалисты есть. Иными словами, специалистов практически не существует в профессиях, имеющих дело с будущим и строящих свои расчеты на основе изучения неповторяющегося прошлого (за исключением метеорологии и тех видов бизнеса, которые определяются кратковременными физическими, а не социоэкономическими процессами).

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.

Психологи Канеман и Тверски <…> провели такой эксперимент: испытуемых (а это были люди, чья профессия связана с составлением прогнозов) просили оценить вероятность двух событий:

а) в Америке случится сильное наводнение, в результате которого погибнет более тысячи человек;

б) землетрясение в Калифорнии вызовет сильное наводнение, в результате которого погибнет более тысячи человек.

По мнению респондентов, первый вариант менее вероятен, чем второй: ведь землетрясение в Калифорнии — это причина, которую легко допустить и которая делает ситуацию наводнения более представимой, тем самым повышая ее вероятность в наших глазах.

Точно так же, если я спрошу: «Как вам кажется, сколько ваших сограждан больны раком легких?» — вы назовете какую-нибудь цифру (ну, скажем, полмиллиона). Однако если я спрошу, сколько человек в вашей стране заболели раком легких в результате курения, цифра, которую вы назовете, окажется гораздо (пожалуй, что и в два-три раза) больше. Если указана причина явления, это явление выглядит куда более правдоподобным — и куда более вероятным. В рак от курения верится легче, чем в рак без причины (если причина неясна, это все равно, что ее нет).

Прогнозисты от экономики, как мы очень скоро убедимся, гораздо ближе в своих догадках друг к другу, чем к реальному результату. Никто не хочет быть белой вороной.

Неспособность предсказывать аномалии ведёт к неспособности предсказывать ход истории, если учесть долю аномалий в динамике событий.

Я никогда не принадлежал к тем, кто следит за прогнозом погоды. Не знаю почему, но это так. Представители другой части человечества за прогнозом следят. Им всегда известно, какая на дворе погода, ведь они смотрели телевизор и сравнивают действительную погоду с обещанной. Они говорят: по телевизору говорили; и часто добавляют: это они раньше ошибались, теперь другое дело, теперь у них спутники.

Зачем мне смотреть прогноз погоды? — думаю я всегда, и каждый раз, как до него доходит очередь, я переключаю канал. Не потому, что имею что-то против, а потому, что мне неинтересно. Когда светит солнышко, я рад. Когда идёт дождь, он идёт.

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.