BitchyK
Random thoughts and impressions- travel/ books/ dopamine/ health/ bitchiness/ foto/ architecture
Рейтинг TGlist
0
0
ТипПубличный
Верификация
Не верифицированныйДоверенность
Не провернныйРасположениеРосія
ЯзыкДругой
Дата создания каналаСерп 06, 2019
Добавлено на TGlist
Вер 03, 2024Прикрепленная группа
BitchyLawyer Chat
48
Подписчиков
1 962
24 часа
1-0.1%Неделя
60.3%Месяц
261.3%
Индекс цитирования
0
Упоминаний1Репостов на каналах0Упоминаний на каналах1
Среднее охват одного поста
783
12 часов5050%24 часа783
129.5%48 часов4780%
Вовлеченность (ER)
7.92%
Репостов5Комментариев22Реакций27
Вовлеченность по охвату (ERR)
0%
24 часа0%Неделя0%Месяц
11.56%
Охват одного рекламного поста
646
1 час27242.11%1 – 4 часа00%4 - 24 часа32149.69%
Всего постов за 24 часа
1
Динамика
1
Последние публикации в группе "BitchyK"
18.04.202505:45
Три дня назад поняла, что надо срочно почитать что-то про неопределенность - первая книга в списке была the art of uncertainty, а так как я решила, что не буду больше загружать первые попавшиеся книги, даже если обычно это удачно получается, посмотрела на отзывы (что они в принципе есть от Гардиана и т д) и что первая книга автора - the art of statistics.
Я посмотрела, где автор вообще работает - и вот который день в голове восхищаюсь тем, чем он занимается- он профессор понимания риска публикой, то есть очень важный шаг навстречу - от экспертизы к пониманию экспертом, как же на самом деле публика разбирается в теме.
Потому что да, технократам не очень-то верят (см пост ниже), но создавать касту альфа из экспертов (как в Дивном новом мире) тоже не вариант - мне кажется, вариант где-то посередине, когда отдельной задачей эксперта понять, как его (не) понимают, а потом - и тут искусство - упростить так, чтобы это соответствовало аудитории, но при этом не упросить суть (кстати - все экономические модели это тоже упрощение, всегда).
Я бы сделала профессоров «по пониманию обычных людей» везде - от юриспруденции до социальных выплат, а потом еще профессоров по хирургическому переводу с экспертного на человеческий - и это действительно работает, в the art of statistics наш профессор прям автоматом делает акценты не только на «черно-белую статистику», а на то, как даже визуальное представление данных влияет на то, как их понимают, как перевод из позитивного в негативных сразу меняет подходы и так далее - потому что он знает не только статистику, но еще и то, как это воспринимается «обычными людьми», а этого как будто довольно сильно не хватает…
https://t.me/longviewecon/5436
Я посмотрела, где автор вообще работает - и вот который день в голове восхищаюсь тем, чем он занимается- он профессор понимания риска публикой, то есть очень важный шаг навстречу - от экспертизы к пониманию экспертом, как же на самом деле публика разбирается в теме.
Потому что да, технократам не очень-то верят (см пост ниже), но создавать касту альфа из экспертов (как в Дивном новом мире) тоже не вариант - мне кажется, вариант где-то посередине, когда отдельной задачей эксперта понять, как его (не) понимают, а потом - и тут искусство - упростить так, чтобы это соответствовало аудитории, но при этом не упросить суть (кстати - все экономические модели это тоже упрощение, всегда).
Я бы сделала профессоров «по пониманию обычных людей» везде - от юриспруденции до социальных выплат, а потом еще профессоров по хирургическому переводу с экспертного на человеческий - и это действительно работает, в the art of statistics наш профессор прям автоматом делает акценты не только на «черно-белую статистику», а на то, как даже визуальное представление данных влияет на то, как их понимают, как перевод из позитивного в негативных сразу меняет подходы и так далее - потому что он знает не только статистику, но еще и то, как это воспринимается «обычными людьми», а этого как будто довольно сильно не хватает…
https://t.me/longviewecon/5436
14.04.202509:20
Сейчас по всей телеге идет, что доллар РУХНУЛ - а там падение меньше 3%).
Я как бывший юрист консультант помню, как ты пишешь highly unlikely, unlikely, reasonable likelihood or improbable в заключениях - но нигде скрижалей, которые показывали бы, в процентах (хотя бы "от и до"), что именно это значит.
Wallsten, Budescu, Rapoport, Zwick & Forsyth в статье Measuring the vague meanings of probability terms давно показали, что разброс, что именно каждый в целом понимает под "возможно", "вероятно" и т д и т п - страшный -а потом исследовали юристов в 2019 году - и там тоже даже гайдансы весь по-разному понимают разницу между вероятностными словами и соответствующим им вероятностям.
В России даже гайдансов таких нет вроде бы - написал тебе юрист "скорее всего нет", ты понял, что в 70% случае нет, а он имел в вилу в 51% случаев нет. И решения могут быть разные и хеджировать риски тоже надо не одинаково.
Или прочитал ты в телеге, что доллар рухнул - уже в голове минус 20% и отдых в Италии вместе Албании - а там разница 3% и дай бог если на Турцию наскребешь.
Я как бывший юрист консультант помню, как ты пишешь highly unlikely, unlikely, reasonable likelihood or improbable в заключениях - но нигде скрижалей, которые показывали бы, в процентах (хотя бы "от и до"), что именно это значит.
Wallsten, Budescu, Rapoport, Zwick & Forsyth в статье Measuring the vague meanings of probability terms давно показали, что разброс, что именно каждый в целом понимает под "возможно", "вероятно" и т д и т п - страшный -а потом исследовали юристов в 2019 году - и там тоже даже гайдансы весь по-разному понимают разницу между вероятностными словами и соответствующим им вероятностям.
В России даже гайдансов таких нет вроде бы - написал тебе юрист "скорее всего нет", ты понял, что в 70% случае нет, а он имел в вилу в 51% случаев нет. И решения могут быть разные и хеджировать риски тоже надо не одинаково.
Или прочитал ты в телеге, что доллар рухнул - уже в голове минус 20% и отдых в Италии вместе Албании - а там разница 3% и дай бог если на Турцию наскребешь.
14.04.202504:36
Мы?
Мы!
(Хотя кому я вру).
Мы!
(Хотя кому я вру).
13.04.202518:16
К занимается обычными- офигевает от стоимости книг в Киндле (сперва они хотят, чтобы мы понимали что-то про мир, а потом книга по макро, которая тебе понравилась, стоит в Киндле (!) 172 доллара).
В списке книг вышел Рэй Далио (я уже говорила, что его Принципы - буэ), о которой я - не удивительно, после Принципов - не знала.
Этот далеко не блестящий управляющий деньгами (а кто-то даже скажет, посредственный), оказывается, написал еще Principles for dealing with changing world order: why nations succeed and fail.
То есть Аджемоглу с друзьями получили Нобелевку за (условно) Why nations fail - а Рэй Далио знает, и почему фэйл, и почему саксид - через десять примерно лет после Аджемоглу + показал всем, кто-то тут метапапа).
Там должно быть что-то про - зуб даю - институты и что верить надо тем, кого долго знаешь, а не фактам, а дальше все приложится.
Желаю всем на следующей неделе хотя бы немного такой же уверенности и размаха, как у Далио - и пусть никакие ваши результаты вас не смущают на пути к величию и бессмертию.
Аминь.
В списке книг вышел Рэй Далио (я уже говорила, что его Принципы - буэ), о которой я - не удивительно, после Принципов - не знала.
Этот далеко не блестящий управляющий деньгами (а кто-то даже скажет, посредственный), оказывается, написал еще Principles for dealing with changing world order: why nations succeed and fail.
То есть Аджемоглу с друзьями получили Нобелевку за (условно) Why nations fail - а Рэй Далио знает, и почему фэйл, и почему саксид - через десять примерно лет после Аджемоглу + показал всем, кто-то тут метапапа).
Там должно быть что-то про - зуб даю - институты и что верить надо тем, кого долго знаешь, а не фактам, а дальше все приложится.
Желаю всем на следующей неделе хотя бы немного такой же уверенности и размаха, как у Далио - и пусть никакие ваши результаты вас не смущают на пути к величию и бессмертию.
Аминь.
13.04.202517:08
Скучно, господа, скучно. Вот в средние века было интересно. В каждом доме жил домовой, в каждой церкви - Бог... Люди были молоды! А теперь каждый четвертый - старик…Скучно, мой ангел! Ой, как скучно!
(«Сталкер»).
(«Сталкер»).
post.reposted:
BitchyK
13.04.202508:01
Си Цзиньпинь женат на очень успешной некогда оперной певице - настолько успешной, что очень долго его называли просто мужем, а ее спрашивали, зачем ей такой.
А вот у мужа Алины Кабаевой такое не спрашивают, потому что он молодец ₽
А вот у мужа Алины Кабаевой такое не спрашивают, потому что он молодец ₽
13.04.202508:01
Кстати, да). Жена Си довольно долго была в Китае популярнее его).
13.04.202505:04
Что мы ждем от мира и тем более "экспертов" - определенности, чтобы кто-то сказал, что "завтра SP будет 5299, точно говорю". Даже если понятно, что это невозможно - все равно хочется, чтобы кто-то, желательно умный и разбирающийся, рассказал, как оно должно быть и как оно в итоге будет.
Интуитивно больше всего хочется полагаться на тех, кто "один раз предсказал динозавра на Красной Площади, когда никто не видел его приближения" - вряд ли вы к примеру не слышали про Майкла Бьюрри, его Биг Шорт и предсказание ипотечного кризиса.
Ну ведь правда - если человек точно предсказал кризис, прорывную технологию или новый экономический тренд — он должен быть гением???
Но исследование Denrell and Fang (Predicting the Next Big Thing: Success as a Signal of Poor Judgment) говорит ровно о противоположном - в реальности такие успехи могут быть признаком плохого прогнозиста.
Денрелл и Фанг построили математическую модель и провели эксперименты с участниками, чтобы сравнить два типа прогнозистов:
1. Байесианец — использует и текущие данные (сигналы), и base rate(базовую вероятность события, то есть насколько оно редкое).
2. Оверреактор — полагается только на сигнал и в разной степени игнорирует base rate, делая более смелые и экстремальные прогнозы.
(Например: если вероятность того, что стартап станет «единорогом», очень низка, байесианец учтёт это и будет осторожен. А оверреактор вдохновится пич-деком и поставит на миллиардный рост — несмотря на статистику).
Записывали в оверреаторы или байесианцы следующим образом: у каждого участника анализировали, насколько сильно он реагирует на сигнал: если человек каждый раз просто повторял сигнал в прогнозе (например, если тестовые продажи = 60, он предсказывает 60) — это оверреактор; если он осторожен и смешивает сигнал со знанием, что такие успехи редки — это ближе к байесианцу.
- При обычных (средних) событиях, точное предсказание действительно говорит о мастерстве.
- Но при редких экстремальных событиях чаще угадывают те, кто в среднем хуже всех — потому что они всё время делают экстремальные прогнозы.
И да — они хуже даже, чем "всё тянется к среднему" (regression to the mean). Наивная осторожность оказывается надёжнее, чем смелая интуиция без учёта вероятности.
Еще раз - участники, угадывавшие редкие успехи, в среднем делали худшие прогнозы, потому что слишком полагались на сигнал прямо сейчас и игнорировали base rate. Иногда это срабатывает - чаще нет, но предсказав что-то редкое однажды, удачливый человек становится гуру и теперь мы спрашиваем у него все.
Поэтому когда будете видеть "Вася Пупкин, предсказавший кризис дот комов/ падение нефти в 2022/ что угодно редкое" говорит, что сейчас будет то-то и то-то, вспомните этот пост и...забейте)
Интуитивно больше всего хочется полагаться на тех, кто "один раз предсказал динозавра на Красной Площади, когда никто не видел его приближения" - вряд ли вы к примеру не слышали про Майкла Бьюрри, его Биг Шорт и предсказание ипотечного кризиса.
Ну ведь правда - если человек точно предсказал кризис, прорывную технологию или новый экономический тренд — он должен быть гением???
Но исследование Denrell and Fang (Predicting the Next Big Thing: Success as a Signal of Poor Judgment) говорит ровно о противоположном - в реальности такие успехи могут быть признаком плохого прогнозиста.
Денрелл и Фанг построили математическую модель и провели эксперименты с участниками, чтобы сравнить два типа прогнозистов:
1. Байесианец — использует и текущие данные (сигналы), и base rate(базовую вероятность события, то есть насколько оно редкое).
2. Оверреактор — полагается только на сигнал и в разной степени игнорирует base rate, делая более смелые и экстремальные прогнозы.
(Например: если вероятность того, что стартап станет «единорогом», очень низка, байесианец учтёт это и будет осторожен. А оверреактор вдохновится пич-деком и поставит на миллиардный рост — несмотря на статистику).
Записывали в оверреаторы или байесианцы следующим образом: у каждого участника анализировали, насколько сильно он реагирует на сигнал: если человек каждый раз просто повторял сигнал в прогнозе (например, если тестовые продажи = 60, он предсказывает 60) — это оверреактор; если он осторожен и смешивает сигнал со знанием, что такие успехи редки — это ближе к байесианцу.
- При обычных (средних) событиях, точное предсказание действительно говорит о мастерстве.
- Но при редких экстремальных событиях чаще угадывают те, кто в среднем хуже всех — потому что они всё время делают экстремальные прогнозы.
И да — они хуже даже, чем "всё тянется к среднему" (regression to the mean). Наивная осторожность оказывается надёжнее, чем смелая интуиция без учёта вероятности.
Еще раз - участники, угадывавшие редкие успехи, в среднем делали худшие прогнозы, потому что слишком полагались на сигнал прямо сейчас и игнорировали base rate. Иногда это срабатывает - чаще нет, но предсказав что-то редкое однажды, удачливый человек становится гуру и теперь мы спрашиваем у него все.
Поэтому когда будете видеть "Вася Пупкин, предсказавший кризис дот комов/ падение нефти в 2022/ что угодно редкое" говорит, что сейчас будет то-то и то-то, вспомните этот пост и...забейте)
12.04.202513:15
В теории игр есть такая chicken game = в нее играли подростки из Калифорнии, когда один несется навстречу другому (оба на машине) по одной полосе.
Свернул на обочину - проиграл.
Никто не свернул - столкнулись оба - и оба проиграли.
Выигрышным в этой прекрасной игре будет:
1. Не показывать, что ты можешь быть гибким.
Стой как скала - никто не должен думать, что ты можешь свернуть.
2. Репутация тафгая из предыдущего поведения.
3. Показать, что тебе нечего терять.
4. Довести ситуацию до края (brinkmanship).
И помни, что бы ни случилось - не отпускай педаль газа и жми до последнего.
Happy Hunger Games.
And may the odds be ever in your favor!
Свернул на обочину - проиграл.
Никто не свернул - столкнулись оба - и оба проиграли.
Выигрышным в этой прекрасной игре будет:
1. Не показывать, что ты можешь быть гибким.
Стой как скала - никто не должен думать, что ты можешь свернуть.
2. Репутация тафгая из предыдущего поведения.
3. Показать, что тебе нечего терять.
4. Довести ситуацию до края (brinkmanship).
И помни, что бы ни случилось - не отпускай педаль газа и жми до последнего.
Happy Hunger Games.
And may the odds be ever in your favor!
11.04.202517:24
Мы?
Мы!
Мы!
11.04.202512:52
Знаете, почему тарифы на Китай 145%, а не 146%?
Потому что вдохновляйся, но не точь-в-точь!
Потому что вдохновляйся, но не точь-в-точь!
11.04.202504:24
Word of the day SATISFICING (satisfy + suffice) - это когда вы в своем процессе принятия решений останавливается на первом варианте, который вас устраивает, и не ищите «более лучше» варианты).
Максимайзингом пусть занимаются другие и за фикс, а нам жизнь жить надо).
Максимайзингом пусть занимаются другие и за фикс, а нам жизнь жить надо).
post.reposted:
r/ретранслятор
10.04.202510:50
Трамп только что похвастался в Белом доме, что его друзья заработали миллиарды долларов на падении и взлёте рынка из-за его пошлин.
Отменил закон об инсайдерской торговле и о манипулировании рынком
r/#politics
Отменил закон об инсайдерской торговле и о манипулировании рынком
r/#politics
10.04.202505:54
Рекорды
12.04.202516:50
2KПодписчиков10.03.202523:59
100Индекс цитирования22.10.202423:59
4KОхват одного поста22.10.202423:59
14KОхват рекламного поста01.03.202523:59
15.32%ER22.10.202423:59
266.64%ERRВойдите, чтобы разблокировать больше функциональности.
