噪声丹尼尔卡尼曼txt(丹尼尔卡尼曼噪声采访)

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读者的是，为了获得更加稳健的评估，更好的噪声审查可以使用几个预汕问题，但此处有一个问题加够了。在第2章中，关于真实保险公司高管的案例也是如此。西姆金感到非常震尺，并诀定采取措施。令人难以接受的噪声程度表明，预测师没有遵循他们应该遭循的程序。西姆金要求公司领导雇用一个噪声顾问来监督预测师的工作，从而提升他们的一致性。可惜，她的要求并未得到批准。领导的回复似乎也很合理:“当我们不知道自己的预测是对是错的时候，如何能够减少错误?如有末平均起来错误很大本在一个较大的俩关)，那它是一个需要尽快解决的问题。”最后，作导得出结论:GoodSe11先需要确认这些预测师的预测是对是错，o再谈改善预测品质的措施。在那次噪声审查的一年后，预测师们所预测内容的真实结果出来了。目标地区的市场份额实际为34%6。现在我们知道了每一位预测师的误差程度，即他们的预测值与实际结果之间的差异。如果预测值是34%，那么误差是0，如果预测值是44%，

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那么误差是10%，而对于很低的预测值24%，误差为-10%。图5-2显示的是误差分布情况。它和图5-1中的预测曲线相同，不同的只是它的每一个数据点表示了将图5-1中相应的预测值减去真实人434%)后的苦。分布的形态没有改变，而且误兰分布的标准兰《〈我们对预测误兰本身的噪声的测量结果)仍然是10%。各关偏差噪声=1个标准差-30-20-1001020304050《9%)图5-2GoodSe11对某一地区市场份额预测中的误差分布怠像图0-1和图0-2中从正面和隐去靶子观察射击规律之间的差异。在考察射击故事中的噪声时，我们观察图5-1和图5-2之间的差异，无须知道靶子的位置，同样，知道PE全人JILo西的侦兰数量。偶差是误关的平均值，实结果对于预测噪声也无任何助j姆金和她的领导现在知道了一些他们以前不知道的信息:预测在本例中是10%。因此，偏差和品声在此案例的数据集中是一个相同的数字。《需要说明的是，噬声和偏关相等不

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是普这的情况，但采用一个噪声和偏差相等的案例有助于读者理解它们各目的作用。)我们可以看到，大部分预师都犯了过度乐观的错误，他们高估了公司可能获得的市场份额，大部分人的预测都落在了0误差线的右侧。事实上，结合该正态分布曲线的属性来看，大约84%的预测都高估了实际的市场份额。预训中存在着大量偏差!减少俩兰固然面对上述结采，Se这些一件好事，但西姆金还是想知道，一年前的提议是朋智的吗?就目前而言再次提出减少噪声仍然明智吗?相比于减少偏兰，减少噪声的意义是什么呢?均方，衡量整体误差的精确规则为了回答西姆金的问题，我们需要一个关于误兰的评分规则，对个体误兰赋予不同权重并将其整合成测量总体误兰的一个指标。科运的是，这种工具确实存在，那就是“最小平方法”Cmethodof]eastSquares吓“最小二乘法”它是由德国数学家高其1795年发明的。高斯是举世闻名的数学天才，生于1777年。他在十几岁时就做出了多项重大贡献。

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