O lectura interesanta // O lectura interesanta si obligatorie pentru toti cei care se cheama intelectuali. Cartea lui Silver, desi una nu foarte profunda (relativ la subiectele abordate), reuseste sa prezinta destul de bine concepte esentiale de statistica, probabilitati si testare empirica dar si notiuni legate de bias-uri. Cine este Nate Silver si ce il recomanda ? Wikipedia are toate detaliile necesare: - For the "November 2008 presidential election - he correctly predicted the winner of 49 of the 50 states. The only state he missed was Indiana, which went for Barack Obama by one percentage point. He correctly predicted the winner of all 35 U.S. Senate races that year." - "In the 2012 United States presidential election between Barack Obama and Mitt Romney, he correctly predicted the winner of all 50 states and the District of Columbia. That same year, Silver's predictions of U.S. Senate races were correct in 31 of 33 states" - "Silver published the first iteration of his 2012 general election forecasts on June 7, 2012. According to the model, at that time Barack Obama was projected to win 291 electoral votes—21 more than the 270 required for a majority. Obama then had an estimated 61.8% chance of winning a majority. On the morning of the November 6, 2012, presidential election, the final update of Silver's model at 10:10 A.M. gave President Barack Obama a 90.9% chance of winning a majority of the 538 electoral votes" Predictiile lui Silver, calitativ, sunt net superioare celor ale unor impostori foarte bine vazuti in Media precum Rasmussen Reports (care pe aceleasi topics au avut o acuratete de 30% sau mai putin).

hm // Alegerile din SUA nu sunt o asa mare realizare pentru predictii. La fel meciurile de baseball sau baschet. Eu sincer il prefer pe de Mesquita care desi face greseli mai multe (procentual) are un domeniu mult mai larg si mai neomogen in special in politica internationala, domeniul militar, negocierile de pace. Lucruri mult mai complexe si mai complicate.

hmm // "Alegerile din SUA nu sunt o asa mare realizare pentru predictii. La fel meciurile de baseball sau baschet." Sunt curios ce acuratete/noise ai avea tu -- daca ar fi sa faci predictii pe oricare din domeniile pe care le enumeri: alegeri, baseball sau baschet :> Pariez ca la acuratete nu ai impresiona :) TopCoder a avut un challenge legat de predictii in fotbalul american acum cativa ani - o chestie aparent simpla: sa ghicesti outcome-ul W / L meciurilor din sezonul care urma sa inceapa. Rezultatele - predictiile - au fost relativ mediocre desi TopCoder are printre membrii sai multi programatori/matematicieni buni sau foarte buni. Baseball-ul si Baschetul - eu personal - nu le-as pune pe picior de egalitate. Pentru baseball ai multi Sabermetricians care au modele destul de bune. E ok sa afirmi ca nu e foarte greu sa scoti predictii bune. Pentru baschet sunt doar o mana insi in tot US-ul care au un track decent, incluzandu-i aici pe Edward Oakley Thorp si pe Billy Walters. Rezultatele lui Nate Silver nu sunt la indemana celor mai multi oameni iar track-ul sau este putin mai bun decat al celor din Princeton Election Consortium - care nu sunt tocmai diletanti. Mesquita nu e rau; dar cata vreme nu stralucesc la accuracy predictiile lui nu impresioneaza; chiar daca vizeaza un univers mai complex decat Silver. Altii - prin comparatie - s-au descurcat foarte bine modeland sisteme foarte complexe - de exemplu Herbert Simon sau Douglass North. PS: ma bucur sa vad ca Nate Silver si cartea sa starnesc un oarecare interes si in Romania si ca mai sunt si alti familiari - cat de cat - cu el. Cheers !

salut.... // Ca sa zic asa, "idolii" mei in materie de heuristica si modelare sunt Tversky si Kahneman (un pic mai soft decat Herbert Simon i know). Nu sunt specialist in domeniul previziunilor sociologice/macroeconomice/inteligenta artificiala, dar lucrez mult cu risc si previziuni comerciale. Cateva chestii legate de Nate Silver: - alegerile din SUA: in primul rand este o situatie de "numere mari" unde cifrele tind catre o limita statistica relativ usor de previzionat prin metode sociologice (sondaje etc) cu cateva scenarii de "inconsistenta statistica" si impactul aferent.. Nu am incercat pana acum pentru ca nu cunosc exact sistemul electoral american- dar nu cred ca poate fi asa o mare problema. - baseball/basketball- cu diferentele dintre ele, la fel sunt cateva caracteristici si numere mari. Ce face Mesquita e mult mai complicat pentru ca el merge pe situatii punctuale cu 5-6 actori (negocieri internationale etc) si situatii destul de complexe (Israel-Palestina). Legile statistice ale numerelor mari nu se aplica, la fel impactul unei decizii punctuale este major. Stiu ca procentajul lui este mult mai mic, dar trebuie sa te uiti si la ce situatii abordeaza. La fel, vorba americanului- follow the money. Mesquita face bani multi din consultanta lui, si nici nu cred ca spune tot ce stie in carti :)

:) // Kahneman e probabil printre cei mai buni din lume cand vine vorba despre detectia/analiza bias-urilor si a modului cum ele influenteaza procesele de decision-making. Prospect Theory -- din punct de vedere empiric -- pare a avea predictive-power (e.g.: accuracy) ceva mai buna decat multe din modelele construite pe Utility Theory (aflata la baza Game-Theory). Totusi, modelele lui Kahneman desi dau rezultate foarte bune la scara mica-medie (la nivel de grupuri de indivzi nu foarte mari) si desi sunt relativ simplu de implementat (din punct de vedere computational) -- sunt totusi departe de State-of-The-Art. Cand lucrezi cu date adunate de la sute de mii sau milioane de oameni, modelate cu Feature-vectors cu zeci de mii sau sute de mii de dimensiuni (Sparse-to-Dense), de exemplu, modele behaviorale tind sa piarda in fata unor modele bazate pe: - (Deep) Boltzman Machines (Geoffrey Hinton) - Tensor ALS - Non-negative matrix factorization models / SVD etc Atat pe TopCoder, Pacal network (Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning) , Kaggle cat si in cadrul Heritage Health Prize Competition, Netflix Challenge, etc au fost utilizate la scara larga tot felul de Modele -- inclusiv behaviorale inspirate din munca lui Kahneman -- care trebuiau sa functioneze pe volume enorme de date (adunate de la 100k-->40 milioane de indivizi timp de 3-20 de ani). Si de fiecare data,modele din familiile pe care le-am enuntat mai sus au fost Best-Performers. Ce face Silver depinde partial de "legea numerelor mari" si mult mai mult de o gramada de alte detalii: cum construiesti experimentul, cum alegi features, ce functii de eroare folosesti, ce distributii au la baza modelele,etc. Walters a avut 37 de ani consecutivi in care a castigat $70-90mm/an din pariuri sportive. Thorp a avut unul dintre cele mai de succes Hedge-funds din istorie si a fost un pioner in game+trading+risk+macro strategies. Mesquita ca technical skills nu impresioneaza :)

ok // Eu nu fac apologia lui Mesquita. Am inteles orientarea ta, sper sa ai dreptate. Keep an open mind, la predictii nu ai niciodata rezultate 100% si trebuie sa vezi si impactul unei predictii gresite. Degeaba ai 99,9...% corecte- daca impactul a 0.0...% greseli este foarte mare (cam ce s-a intamplat in domeniul financiar). Pentru mine e doar un hobby, nu traiesc din asta... asa ca pot discuta mai relaxat :)