탈 레브와 검은 백조

Taleb의 저서 "The Black Swan"은 몇 년 전에 나왔을 때 New York Times의 베스트셀러였습니다. 이 책은 현재 제 2 판입니다. 탈 레브는 JSM (연간 통계 회의)에서 통계 학자들과 만난 후 통계에 대한 비판을 다소 철회했다. 그러나이 책의 통계는 통계가 정규 분포와 매우 드문 사건에 의존하기 때문에 그다지 유용하지 않다는 것입니다. "Black Swans"에는 정규 분포가 없습니다.

이것이 유효한 비판이라고 생각하십니까? Taleb가 통계 모델링의 중요한 측면을 놓치고 있습니까? 최소한 발생 확률을 추정 할 수 있다는 의미에서 드문 사건을 예측할 수 있습니까?

몇 년 전에 Black Swan을 읽었습니다. 블랙 스완 아이디어는 훌륭하고 음탕 한 오류에 대한 공격 (알 수있는 확률로 주사위 게임 인 것처럼 보임)은 좋지만 통계는 터무니없이 잘못 표시됩니다. 중앙 문제는 변수가 있으면 모든 통계가 분리된다는 잘못된 주장입니다 정상적으로 배포되지 않습니다. 나는 이러한 측면에서 탈 레브에게 다음과 같은 편지를 쓰는 데 충분히 짜증났다.

탈 레브 박사님

최근에 "The Black Swan"을 읽었습니다. 당신처럼, 나는 칼 포퍼의 팬이며, 나는 그 안에있는 많은 것에 동의한다는 것을 알았습니다. 나는 당신의 음란 오해에 대한 설명이 기본적으로 건전하다고 생각하며 실제적이고 일반적인 문제에주의를 기울입니다. 그러나 제 3 부의 많은 부분이이 책의 나머지 부분을 신뢰할 수 없을 정도로 전체적인 논증을 심하게 떨어 뜨린다 고 생각합니다. 블랙 스완과 "알 수없는 미지수"에 관한 주장이 III 부 오류의 일부에 의존하지 않고 그 장점에 있다고 생각하기 때문에 이것은 부끄러운 일입니다.

제가 지적하고자하는 주요 문제는, 특히 내가 잘못 이해 한 경우에 대한 귀하의 답변을 찾고자하는 것은 적용 통계 분야에 대한 귀하의 허위 진술입니다. 나의 판단에서, 14 장, 15 장 및 16 장은 통계와 계량 경제학을 잘못 표현하는 밀짚 꾼 논쟁에 크게 의존한다. 당신이 설명하는 계량 경제학 분야는 내가 적용한 통계, 계량 경제학, 보험 계리 적 위험 이론을 연구 할 때 배운 것이 아닙니다. 가우시안 분포의 한계와 같이 제기하는 문제는 학부 수준에서도 잘 이해되고 가르치고 있습니다.

예를 들어, 소득 분배가 정규 분포를 따르지 않는 방법을 보여주기 위해 어느 정도의 길이를 보이며 일반적으로 통계 관행에 대한 논쟁으로 제시합니다. 유능한 통계학자는이를 주장하지 않으며,이 문제를 다루는 방법이 잘 확립되어 있습니다. 예를 들어, 가장 기본적인 "첫해 계량 경제학"수준의 기술을 사용하는 것만으로, 대수를 취하여 변수를 변환하면 수치 예제가 훨씬 덜 설득력있게 보일 것입니다. 이러한 변환은 실제로 말한 내용의 대부분을 무효화합니다. 원래 변수의 분산은 평균이 증가함에 따라 증가하기 때문입니다.

나는 당신이 말하는 방식으로 변형되지 않은 반응 변수를 사용하여 OLS 회귀 등을 수행하는 무능한 계량 경제학자가 있다고 확신하지만, 부적절하고 부적절한 것으로 잘 알려진 기술을 사용합니다. 학부 과정에서도 실패했을 것입니다. 실제 관찰 된 (가우시안이 아닌) 분포를 반영하여 소득과 같은 변수를 모델링하는 더 적절한 방법을 찾는 데 많은 시간을 소비합니다.

일반화 선형 모형 군은 제기 한 문제를 해결하기 위해 부분적으로 개발 된 기술 세트입니다. 많은 지수 분포 분포 (예 : 감마, 지수 및 푸 아송 분포)는 비대칭 적이며 분포 중심이 증가함에 따라 분산이 증가하여 가우시안 분포를 사용하여 지적한 문제를 해결합니다. 이것이 여전히 너무 제한적인 경우, 기존의 "모양"을 모두 삭제하고 분포 평균과 분산 간의 관계를 지정하는 것이 가능합니다 (예 : 분산이 평균 제곱에 비례하여 증가하도록 허용). "준위 가능성"추정 방법을 사용합니다.

물론, 이러한 형태의 모델링은 여전히 ​​너무 단순하고 미래가 과거와 같을 것이라고 생각하게하는 지적 덫이라고 주장 할 수 있습니다. 당신은 맞을지도 모르지만, 저의 책의 강점은 저와 같은 사람들이 이것을 고려하도록 만드는 것입니다. 그러나 14-16 장에서 사용하는 것과는 다른 주장이 필요합니다. 가우스 분포의 분산이 평균 (확장성에 문제가 있음)에 관계없이 일정하다는 사실에 대한 가중치는 유효하지 않습니다. 실제 분포가 종 곡선이 아닌 비대칭적인 경향이 있다는 사실에 중점을 둡니다.

기본적으로 통계에 대한 가장 기본적인 접근 방식 (가우시안 분포를 갖는 원시 변수 모델링을 사용하지 않음)을 과도하게 단순화했으며, 지나치게 단순화 된 접근 방식의 단점을 길게 (올바로) 표시했습니다. 그런 다음이를 사용하여 전체 필드를 불일치하는 간격을 만듭니다. 이것은 논리의 심각한 소멸 또는 선전 기술입니다. 불행히도 그것은 당신의 전반적인 주장에서 벗어나기 때문에 유감 스럽습니다.

응답으로 귀하의 의견을 듣고 싶습니다. 이 문제를 최초로 제기 한 사람은 의심 스럽다.

진심으로

체육

나는이 책을 읽지는 않았지만, 비판은 나에게 꽤 비합리적인 것처럼 보인다. 극단적 인 사건이 중요한 경우, 통계는 극단적 인 가치 이론과 같은 도구 상자에 적절한 도구를 가지고 있으며, 좋은 통계학자는이를 사용하는 방법을 알 수 있습니다 (또는 최소한이를 사용하는 방법을 찾아서 목적에 충분히 참여할 것임) 볼 분석). 비판은 "정규 분포에 대해서만 아는 나쁜 통계학자가 있기 때문에 통계는 나쁘다"는 것처럼 보인다.

"책의 추진력은 통계가 그다지 유용하지 않다"고 말하는 것이 부정확하다고 생각합니다. 이 책을 읽었을 때, 그가 말하는 것은 양적 금융이나 정규 분포가 근본적이라고 가정하는 증권 거래와 같은 것들이 근본적으로 결함이 있다는 것입니다 (실제로, 그는 책에서 이러한 모델을 사용한다고 주장하는 사람들에게 예측을합니다 , "charlatans"). 탈 레브에 따르면 정규 분포는 유형 / 물리적 가치 (예 : 신장, 체중, 수명 등)의 가치를 모델링하는 데 큰 도움이되지만 시장과 같은 시스템은 종종 인간의 감정에 의해 주도되기 때문에 정규 분포를 정확하게 예측할 수없는 큰 변동.

나는 통계를 잘 이해하지 못하며, 여기서 답을 읽을 때까지 극단적 인 가치 이론과 같은 것을 들어 본 적이 없습니다. 그럼에도 불구하고, Black Swan 과 Fooled By Randomness 는 비슷한 구내를 가진 것으로 보입니다. 나는 통계의 전 분야를 명예 훼손하는 것을 기억하지 못한다.

나는 "The Black Swan"을 읽었고 그것을 즐겼으며 나는 통계 학자입니다. 나는 "통계 비판"을 견딜 수 없었다. 포인트 별 :

1. 탈렙은 검은 백조의 개념을 발명하지 않았다. 그것은 꽤 오랫동안 철학적 사고에서 선호 된 예였습니다!
2. 탈 레브는 "통계"를 특정 (나쁜) 적용으로 비판하지는 않는다.
3. 이 책은 베스트셀러였습니다. 그것은 통계학자를위한 것이 아니라 일반 대중을위한 것이었다. 통계 학자들이 잘 아는 것에 대해 대중에게 가르치는 것은 매우 잘했지만 다른 독자들 (대다수!)은 그렇지 않았다. 그래서 우리는 그 책에서 통계를 "판매"하는 방법에 대해 많은 것을 배울 수있었습니다.
4. 가장 중요한 점은 탈 레브가 고대 그리스 회의론에 대한 언급을 많이 포함했다. 다른 사람은 여기에서 그 점을 언급하지 않았지만 포함은이 책의 실제 판매 지점이라고 생각합니다!
5. 이 책은 문학적 작품이 아니라 기술적 인 작품입니다. Taleb의 기술 작업에 대해 비판하고 싶다면 홈페이지로 이동하여 기술 문서를 다운로드하십시오.

이 답변이 마음에 들지 않거나 책을 싫어하는 사람들은 새로운 https://fernandonogueiracosta.files.wordpress.com/2014/07/taleb-nassim-silent-risk 에서 Taleb의 기술적 논증을 살펴볼 수 있습니다 . PDF "침묵하는 위험" 입니다 기술.

나는 검은 백조를 읽지 못했지만 통계에 대한 그의 비판이 실제로 당신이 말하는 것처럼 간단하다면, 그것은 우스운 일입니다. 분명히 일부 통계는 정규 분포에 의존하지만 많은 것은 아닙니다.

드문 이벤트를 모델링 할 수 있습니까? 물론 가능합니다. 실제 질문은 그들이 얼마나 잘 모델링 될 수 있는가입니다. 그리고 그 질문은 우리가 희귀 사건과 그 선조들에 대해 얼마나 많이 알고 있는지에 따라 다른 분야에서 다른 대답을 가질 것입니다.

오늘의 NY Times Magazine에는 지난 10여 년 동안 일기 예보가 어떻게 개선되었는지에 관한 Nate Silver의 흥미로운 기사가 ​​있습니다. 여기에는 허리케인과 같은 드문 이벤트의 더 나은 모델링이 포함됩니다.

책을 읽을 가치가 있습니까?

나는 또한이 책을 읽지는 않았지만, 그의 주장이 정규 분포보다 꼬리가 굵은 분포가 있다고 말하는 것만 큼 간단 할 수는 없습니다. 이것은 다른 답변에 대한 의견이지만,이 웹 사이트에 대한 찬사를 충분히 얻지 못했습니다.

Wikipedia에서 :

"그는 희귀 한 사건의 위험을 예측할 수 없기 때문에 통계가 한 분야만큼 근본적으로 불완전하다고 주장합니다 ..."

이 질문은 또한 4 사분면에 대한 커뮤니티의 의견 과 매우 유사합니다 .

이 책에 대한 Dennis Lindley의 리뷰를 강력히 추천합니다. 이 책에는 아이디어의 가난하고 오만한 표현에 대한 여러 가지 파괴적인 주장이 포함되어 있습니다.

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1740-9713.2008.00281.x/abstract

Black Swan은 "베스트 셀러"가 고품질 콘텐츠를 보장하지 않는 또 다른 예입니다.

저는 탈 레브가 실제로 가우스 분포에 의존하는 통계 기법이 유용하지 않다고 말하지 않을 것이라고 생각합니다. 이 책에서 그의 요점은 그것들이 많은 (전부는 아님) 물리적 또는 생물학적 과정과 모델링에 매우 유용하다는 것입니다. 그는 몇 가지 좋은 점과 나쁜 점을 제시합니다 (The Black Swan and Linked는 "지금까지 우리를 괴롭히는"모든 것이 권력 법입니다! "역병의 시작이었습니다)) 평신도를위한 수필.

그것은 탈 레브가 사람들을 악화시키는 것을 좋아한다고 말했다. Myron Scholes와의 전투에서 이것을 볼 수 있습니다. 이 경우 저학년 수준, 때로는 대학원 수준의 가우스 분포 가정에 대한 일종의 통계 교육으로 유용했을 수 있습니다. 재무 분야에서 여러 해 동안 Black-Scholes 및 기타 기술에 대한 지식이 풍부하지만 분포와 같은 기본 가정을 고려하지 않은 많은 수의 사람들을 만났다고 생각합니다. 나는 Taleb이 교육 시설에서 제대로 교육하지 못한 것을 찌르고 있다고 생각합니다.

책을 읽지 않은 사람들은 기본이 아닙니다. 그는 확장 가능과 확장 불가능을 크게 구분합니다. 확장 불가능한 문제에 대해서는 기존 통계가 충분합니다. 그는 그것을 비판하지 않습니다. 블랙 스완은 확장 성에서 비롯되었으며 과거의 경험적 데이터를 예측하기가 어렵습니다. 이 책은 이러한 사건이 어떻게 큰 영향을 미칠 수 있는지에 관한 것이며 일반적으로 사실 후에 만 ​​설명됩니다. 인식론은 훌륭합니다.

이 책을 읽지 않으면 가우시안 벨이 "확률 밀도"에 대한 명확한 정의를 제공하지 않았기 때문에 실패한다고 생각합니다. 게다가, 그들은 동시에 분산 변수의 총계와 이전 변수를 인식하는 인구의 총계를 포함하는 Lorenz 곡선의 완전한 점을 제공하지 않습니다. "밀도"가 사용되는 경우 어떤 변수와 관련하여 설명해야합니다. 예를 들어 리터당 킬로그램을 말하면 부피와 관련된 무게의 밀도를 나타냅니다. 이 단계는 교과서의 가우스 이론에 의해 제공되지 않습니다. 젊은이들이 통계를 제대로 이해하지 못한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.