Нобелевский комитет присудил премию 2015 года по экономической науке принстонскому профессору Ангусу Дитону. Его имя было в программе
Нобелевского симпозиума по росту и развитию 2012 года, на котором Дитон меня впечатлил рассказом о точности оценки ВВП и ссылку на который я давал в своём прогнозе - все участники таких симпозиумов являются реальными
(
Read more... )
я только хотел бы вас слегка поправить, вот по этому поводу (несложно догадаться):
//нельзя сказать, что 1,000,000-кратное увеличение "правильнее", чем 10- или 100-кратное, но оно значительно точнее.//
Нельзя сказать, что 1,000,000-кратное увеличение "точнее", чем чем 10- или 100-кратное. Дело не в увеличении, а в разрешающей способности микроскопа (да, я знаю, что их часто путают). 1 мкм образца можно увеличить в 100 раз, а можно в 1,000,000 (получится 1 м), но ничего нового вы не разглядите.
Иными словами, "разрешение" (resolution) - это способность видеть детали, а "увеличение" (magnification) - это удобство их видеть. Поэтому, когда вы пишите "Чем в более мощный микроскоп мы смотрим, чем больше деталей различаем", вы подразумеваете именно разрешение микроскопа, а не увеличение.
Reply
Reply
Reply
Reply
Reply
Допустим взяли вы и заглянули микроскопом в район условно Дагестана, где все данные напрочь высосаны из пальца и заведомо недостоверны.
В то же время макроинформация в виде например баланса внешних корсчетов уровня центробанка довольно достоверна и точна.
Так что это не очень очевидно, совсем даже не очевидно как лучше сформулировать.
Reply
(The comment has been removed)
Reply
Reply
Reply
Reply
Reply
Reply
Чисто статистическая ошибка в социальных данных НИКОГДА не бывает настолько значимой как ошибка в собственно дизайне сбора данных.
Поэтому смысла в усложнении и детализации ровным счетом никакого - как правило это приносит чистый поток энтропии и больше ничего.
Смысл не в более совершенном, а в правильном инструменте, чтобы гвозди не мясорубкой заколачивать.
Reply
Reply
Reply
Leave a comment