Как вероятностный подход помогает найти смысл в хаосе

Обзор книги Тома Чиверса “Как вероятностный подход помогает найти смысл в хаосе”

В детстве одной из моих самых любимых книг была энциклопедия головоломок. Я мог часами решать задачи, не замечая, как летит время. Cегодня я занимаюсь примерно тем же - анализирую стартапы. Каждый стартап - очень увлекательная головоломка, в которой я пытаюсь разобраться в поисках ответов на вопросы: Какое будущее ждет этот стартап? Имеет ли смысл инвестировать в него или продолжить поиски более перспективных проектов?

В подавляющем большинстве случаев сложно получить однозначный ответ. Обычно вы видите различные сценарии: один кажется более вероятным, другой — менее. Естественно, ваша уверенность в том или ином сценарии во многом зависит от объема и качества информации, которую вы можете получить о стартапе. И каждый раз вы корректируете свои выводы по мере поступления новых данных.

По сути, вы занимаетесь тем, о чем пишет Том Чиверс в своей книге “Предсказать можно все: как байесовская статистика объясняет наш мир" ("Everything Is Predictable: How Bayesian Statistics Explain Our World")  - вероятностным мышлением.

Эту книгу можно назвать введением в мир вероятностного мышления через призму Байесовской статистики. Она о том, что Байесовская статистика - это не просто математическая теория, а вполне себе  практическое знание, которое может помочь прогнозировать будущее и, в целом, лучше понимать происходящие вокруг вас события.

Основная идея книги “Предсказать можно все”  — понятие вероятности как постоянно обновляемой оценки на основе новых данных. Чиверс объясняет, что Байесовская статистика предлагает не просто предсказывать результаты, а адаптироваться к новой информации. 

Ключевые идеи и концепции книги “Предсказать можно все”

1. Байесовский подход к вероятности

Чиверс представляет вероятности как гибкие оценки, которые зависят от текущего уровня знаний и которые корректируются по мере поступления новых данных. К примеру, на этапе Pre-Seed инвестор оценивает шансы стартапа на успех, основываясь на начальной информации — опыте команды, рыночной нише и уникальности продукта. Когда начинают поступать данные, такие как первые результаты тестирования или обратная связь от пользователей, оценка перспектив может быть изменена. Этот подход позволяет инвесторам адаптировать стратегию по мере накопления новых данных, что является ключевой идеей Байесовского анализа.

2. Понимание обратной вероятности

Автор раскрывает такие понятия, как априорные и апостериорные вероятности. Например, инвестор изначально определяет шансы стартапа на успех, исходя из априорных данных — используемой технологии и уровня конкуренции. По мере роста продаж или приобретения патентов, инвестор корректирует свою оценку на основе новых (апостериорных) данных. Такой динамический подход позволяет последовательно уточнять ожидания на основе свежей информации, что, опять-таки, отсылает нас к основам Байесовского мышления.

3. Применение к реальным ситуациям

Анализируя примеры из различных сфер, таких как экономика, медицина и повседневные ситуации, Чиверс показывает, как вероятностный подход помогает принимать более взвешенные решения. Например, когда инвестор получает новую информацию о стартапе и по итогам ее анализа корректирует свою первоначальную оценку, он может пересмотреть стратегию участия в стартапе: в зависимости от обновленных данных он может решить увеличить своё участие в проекте или, напротив, занять позицию стороннего наблюдателя, сохраняя лишь общий интерес. Такой гибкий подход позволяет адаптировать стратегию инвестирования, следуя изменяющейся ситуации и снижая потенциальные риски.

ИМХО. Интересующимся статистикой и Бейсовский методом анализа данных будет интересно - полезное чтение для аналитиков, исследователей и всех, кто интересуется тем, как вероятности могут объяснить такие разные явления, как погода, биржевые колебания и даже человеческое поведение. В книге нет описания конкретных математических моделей и детальных объяснений технических аспектов, поэтому возможно она не подойдет тем, кто ожидает сугубо технический обзор. В дополнение к ней рекомендую почитать "Сигнал и шум" Нейта Сильвера или "Думай медленно… Решай быстро" Даниэля Канемана.

Похожие статьи:

• Прогнозируя будущее или как стать футурологом. Обзор книги “Сигналы говорят: почему то, что происходит на периферии– завтрашний мейнстрим”.
• Как научиться делать осознанные прогнозы? Обзор книги “Как ожидать неожиданного: наука о том, как делать прогнозы и искусство знать, когда этого не делать”
• Как лучше понимать меняющийся мир, сосредоточившись на том, что остается неизменным. Краткий обзор книги Моргана Хаузела “Как всегда: Путеводитель по тому, что никогда не меняется”
• Как принять верное решение благодаря покерному мышлению. Обзор книги “Принцип ставок. Как принимать решения в условиях неопределенности”.
• Методы предиктивной аналитики в книге “Принципы прогнозирования”
• Как предсказать будущее стартапа. Руководство по методам прогнозирования развития стартапов