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The Signal and the Noise: The Art and Science of Prediction (Anglais) Broché – 18 avril 2013


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Revue de presse

Outstanding... I was hooked (Tim Harford Financial Times)

One of the more momentous books of the decade (The New York Times Book Review)

A lucid explanation of how to think probabilistically (Guardian)

The inhabitants of Westminster are speed-reading The Signal and the Noise... They will find the book remarkable and rewarding (Sunday Telegraph)

Is there anything now that Nate Silver could tell us that we wouldn't believe? (Jonathan Freedland)

Fascinating... our age's Brunel (Bryan Appleyard Sunday Times)

A surprisingly accessible peek into the world of mathematical probability (Daily Telegraph)

The Galileo of number crunchers (Independent)

A 34-year old Delphic Oracle (Daily Beast)

Présentation de l'éditeur

Every time we choose a route to work, decide whether to go on a second date, or set aside money for a rainy day, we are making a prediction about the future. Yet from the financial crisis to ecological disasters, we routinely fail to foresee hugely significant events, often at great cost to society. In The Signal and the Noise, the New York Times political forecaster Nate Silver, who accurately predicted the results of every single state in the 2012 US election, reveals how we can all develop better foresight in an uncertain world. From the stock market to the poker table, from earthquakes to the economy, he takes us on an enthralling insider's tour of the high-stakes world of forecasting, showing how we can use information in a smarter way amid a noise of data - and make better predictions in our own lives.



Détails sur le produit

  • Broché: 544 pages
  • Editeur : Penguin (18 avril 2013)
  • Collection : PRESS NF PB
  • Langue : Anglais
  • ISBN-10: 0141975652
  • ISBN-13: 978-0141975658
  • Dimensions du produit: 13,2 x 2,6 x 19,7 cm
  • Moyenne des commentaires client : 3.9 étoiles sur 5  Voir tous les commentaires (9 commentaires client)
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2 internautes sur 2 ont trouvé ce commentaire utile  Par Jean-Luc Py le 23 décembre 2012
Format: Relié Achat vérifié
N. Silver is no amateur forecaster: he designed a system for forecasting performance of baseball players and set up a web site predicting election results (he also happens to have played poker at a semi-professional level).

The book is full of insights on the pitfalls that forecaster can fall into. But, it also contains a bounty of solutions (notably derived from Bayesian statistics). Effortlessly, N. Silver guides us to subtle and clever ways on how we can improve our prediction abilities (and recognize our limitations!). Let me just give a very small sample of how the book helps us grasp what should be understood:
* Understanding the difference between a prediction and a forecast, as illustrated by earthquakes.
“A prediction is a definitive and specific statement about when and where an earthquake will strike […] Whereas a forecast is a probabilistic statement, usually over a longer time scale.” (p. 149)
* Understanding what “overfitting” is, i.e. designing a model that explains, data-wise, more than is actually possible or actually exists (a good image of the trait of human nature leading us to make such mistakes is that of recognizing animals in clouds), and the unsound confidence that it triggers (p. 167)
* Understanding that you ignore unknown unknowns (as the phrase was coined by D. Rumsfeld) at your own risk.
“There is a tendency in our planning to confuse the unfamiliar with the improbable […] what looks strange is thought improbable” (p. 419)

N. Silver uses a very wide array of topics and references to make his points.
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1 internautes sur 1 ont trouvé ce commentaire utile  Par Michel BLOCH le 6 janvier 2015
Format: Broché Achat vérifié
Livre à la fois très profond sur les probabilités et les statistiques et bourré d'exemples dans des domaines très divers. Un guide merveilleux pour améliorer sa compréhension et sa pratique.
L'auteur a non seulement une très bonne connaissance théorique mais également une expérience très solide pour avoir gagné sa vie en jouant au Poker en ligne et en pariant sur les match de Baseball. Les exemples sur le Baseball peuvent gêner les français.
Tour d'horizon très complet grâce en particulier aux interviews d'experts et praticiens de nombreux aspects.
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Format: Format Kindle Achat vérifié
Nate Silver propose ici une approche très intéressante pour tous ceux qui manipulent de près ou de loin des statistiques.
Il s'agit évidemment d'un livre de vulgarisation (donc pas la peine d'y chercher un tutorial pour simulations de Monte-Carlo).

Mais une vulgarisation qui approche la statistique différemment, de manière pédagogique avec des exemples concrets et variés.
Les exemples vont de la crise économique et des subprimes aux tremblements de terre en passant par le poker ou le baseball.
Cela couvre vraiment des champs vastes avec à chaque fois une réflexion sur l'outil statistique, ses utilisations et ses limites.

Et surtout, un amour vrai des statistiques bayésiennes !
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Format: Broché
Fort de son expérience dans les paris sportifs, Nate Silver nous explique les différents domaines où le Big Data peut être utilisé pour prédire l’avenir : marchés financiers, météorologie, criminalité, etc.
Tout le livre est illustré par des exemples, mais on ne rentre pas dans une explication mathématique ou statistique des données.
Parmi tout le flux d’informations, le plus difficile reste de savoir si un évènement est l’effet d’un autre ou au contraire la cause d’un futur évènement.

A vous de lire maintenant…
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2 internautes sur 3 ont trouvé ce commentaire utile  Par Rlfdinky le 21 juillet 2014
Format: Broché Achat vérifié
Un ouvrage qui présente les difficultés pour isoler les signaux pertinents du bruit. En s'appuyant sur son expérience dans des domaines aussi différents que la politique, le pari sportif, le poker, les échecs ou la bourse, l'auteur montre les difficultés de distinguer la réalité d'un signal. Pour ma part j'ai beaucoup aimé le ton assez différent des ouvrages sur le Big Data qui nous promettent un éclairage presque absolu des modèles. Nate SIlver montre qu'il est nécessaire de mixer des données et des analyses humaines, que certains problèmes ne sont pas modélisables et de manière assez logique qu'il est nécessaire de mesurer la pertinence des prédictions. Sur ce dernier point il montre que l'humain conduit à des biais ...pour se faire entendre lorsque l'on est inconnu ..il faut faire des prédictions atypiques .. et lorsque l'on atteint la notoriété, il est plus urgent dans la tendance. L'auteur énonce un théorème intéressant en économie .... si un prévisionniste a eu du flair .... autant savoir qu'il aura beaucoup de difficultés à en avoir une seconde fois. L'auteur fait une apologie des techniques bayésiennes ... et demande à sortir le cadre éducatif des mains de M. Fisher, et sur ce point je ne peux que le rejoindre ... dans le monde du Big Data .. on trouve des corrélations entre des données ... ce qui ne veut pas dire causalité : ce n'est pas parce que les ventes de glace sont corrélés aux incendies de forêt qu'il faut interdire les glaces Miko.
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