Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения - [65]
Понимание того факта, что принцип Коперника – всего лишь правило Байеса с неинформативным априорным распределением, дает ответ на многие вопросы о его пригодности. Принцип Коперника кажется разумным как раз в тех ситуациях, когда нам не известно абсолютно ничего (разглядывая Берлинскую стену в 1969 году, мы даже не были уверены в том, какая временнáя шкала подойдет). А в тех случаях, когда мы знаем что-то об объекте, этот принцип в корне неверен. Предсказывать 90-летнему человеку жизнь до 180 кажется неразумным именно потому, что нам многое известно о продолжительности жизни человека, поэтому здесь нам виднее. Чем больше априорной информации мы берем для правила Байеса, тем более полезными могут оказаться предсказания, сделанные на его основе.
Априорные предположения реального мира…
В широком смысле в мире есть две категории явлений: те, которые стремятся к (или группируются вокруг) некоему естественному значению, и те, которые к ней не стремятся.
Продолжительность жизни человека, очевидно, находится в первой категории. Она попадает под нормальное распределение, также известное как гауссово распределение, названное так в честь немецкого математика Карла Фридриха Гаусса, а в быту иногда называемое колоколообразной кривой благодаря характерной форме графика. График действительно адекватно характеризует отрезок жизни человека. В США средняя продолжительность жизни мужчин, например, составляет примерно 76 лет, и вероятности не слишком отклоняются от этого показателя. Нормальное распределение обычно имеет одну применимую шкалу: продолжительность жизни, выраженная одной цифрой, считается трагично короткой, а тремя – удивительно длинной. Многие другие вещи в природе тоже попадают под нормальное распределение – от роста, веса и давления человека до дневной температуры воздуха в городе и диаметра фруктов в саду. Однако есть в мире и ряд значений, которые не выглядят нормально распределенными. Средняя численность населения в небольшом городе в США, например, составляет 8226 человек. Но, если вы подготовите таблицу с указанием городов и численности их жителей и построите по ней график, вы даже близко не увидите никакого колокола. Вы обнаружите, что городов с численностью меньше 8226 человек гораздо больше, чем тех, где численность выше этой отметки. В то же время в более крупных городах численность населения будет гораздо выше средней. Такая модель определяется так называемым экспоненциальным распределением. Оно также известно как безмасштабное распределение, поскольку характеризует количественные показатели, которые, вполне возможно, могут иметь различные масштабы: например, население города может насчитывать десять, сто, тысяча, десятки тысяч, сотни тысяч или миллионы жителей, и таким образом мы не можем отметить единственный критерий для определения размера «нормального» города.
Экспоненциальное распределение характеризует множество явлений в нашей повседневной жизни, у которых есть такое же базовое качество, как и у городов с их населением: огромное количество элементов имеет показатели ниже среднего, и лишь несколько – выше среднего. Суммы кассовых сборов от продаж билетов, которые могут выражаться десятизначными числами, – это другой пример. Большинство фильмов не собирают много денег, но какой-нибудь редкий «Титаник» может принести поистине гигантские суммы.
По сути, деньги – область, где почти повсеместно действует экспоненциальное распределение. Оно характеризует и уровень материального благосостояния людей, и их доходы. Средний уровень дохода в США, например, составляет 55 688 долларов, но, поскольку доход можно распределить очень приблизительно, мы снова обнаружим, что большее количество человек будет иметь доход ниже среднего, зато у тех, кто окажется выше средней отметки, сумма дохода будет просто фантастической. Ситуация такова: две трети населения США имеют доход ниже среднего, но 1 % на самом верху зарабатывает в 10 раз больше среднего показателя. А самая высшая категория, составляющая 1 % от этого 1 %, получает еще в 10 раз больше. Мы часто сокрушаемся, что богатые становятся еще богаче, и в самом деле процесс предпочтительного присоединения – один из самых надежных способов создать экспоненциальное распределение. Крайне вероятно, что на самые популярные интернет-сайты будут заходить новые люди; у самых популярных онлайн-знаменитостей, с высокой степенью вероятности, будут появляться новые поклонники; наиболее престижные фирмы, скорее всего, будут привлекать новых клиентов; в крупнейшие города, крайне вероятно, будут прибывать новые жители. В каждом случае экспоненциальное распределение будет работать.
Правило Байеса подсказывает, что, когда нам приходится оценивать вероятность исходя из ограниченного количества фактов, только один фактор так же важен, как правильные априорные предположения. Это характер распределения, из которого мы получили эти факты. Хорошие предсказания начинаются с правильного понимания, с чем мы имеем дело – с нормальным распределением или экспоненциальным. Как оказалось, правило Байеса предлагает нам абсолютное иное, очень простое проверенное средство для обоих случаев.
В монографии представлен аналитический обзор современной литературы, отражающий основные научные подходы к изучению родственников больных с аддиктивными расстройствами. В работе описываются особенности личностного и семейного функционирования различных категорий родственников больных, страдающих героиновой наркоманией, в сопоставлении с показателями их сверстников из нормативной выборки. Нормативная группа включала практически здоровых лиц, не имеющих выраженных нарушений социальной адаптации. Среди членов семьи нормативной группы отсутствовали лица, страдающие наркотической зависимостью, выраженными нервно-психическими или тяжелыми хроническими соматическими заболеваниями. Описан характер семейной и личностной дисфункциональности родственников наркозависимых, в частности, среди показателей семейного функционирования особое внимание уделено таким, как: нарушение семейного климата и уровня организации семьи, снижение показателей семейной социокультурной ориентации.
Успешность – это реальность или призрак? Ради неё многие люди готовы на всё! Но как её достичь? Использовать логику или довериться случаю? Эта книга поможет достичь подлинной успешности и счастья в жизни! Почему бы не начать её читать? Несомненно вы найдёте много полезного для своей жизни!
Соционическое знание дает конкретные рекомендации, как произвести впечатление и строить отношения с каждым из 16 типов мужчин. Соционика избавит вас от необходимости прибегать к методу ненаучного тыка в надежде, что хоть какое-нибудь из ваших достоинств случайно впечатлит и не напугает при этом вашего партнера.
В книге рассказывается история главного героя, который сталкивается с различными проблемами и препятствиями на протяжении всего своего путешествия. По пути он встречает множество второстепенных персонажей, которые играют важные роли в истории. Благодаря опыту главного героя книга исследует такие темы, как любовь, потеря, надежда и стойкость. По мере того, как главный герой преодолевает свои трудности, он усваивает ценные уроки жизни и растет как личность.
«По моему мнению, Майкл Гриндер изложил нечто экстраординарное в этой книге. Он прекрасно представил некоторые репрезентативные паттерны, смоделированные в НЛП – технологии, и существенно усовершенствовал их для конкретного контекста образования. Читателю представлены точные описания техник активного и пассивного наблюдений, классификация стилей научения учеников и техники адаптации учителя к ученику. Результат – не только улучшение успеваемости, но и улучшение взаимоотношений с учениками. Поэтому я с удовольствием рекомендую всем, кто хочет самосовершенствоваться, овладеть паттернами, представленными в этой книге.
«Кокология» – модная японская игра, представляющая собой серию увлекательных психологических тестов, – входит сегодня в число популярнейших американских бестселлеров. «Кокология-2» предлагает читателям более 50 совершенно новых тестов, рассчитанных как на опытных кокологов, так и на новичков. Кокология – наука, занимающаяся изучением кокоро, что по-японски значит «ум» или «дух», – предлагает вам совершенно безобидные на первый взгляд вопросы вроде «Какая комната в вашем воображаемом доме самая чистая?», после чего выдает на основе полученных ответов описание вашего характера, ваших помыслов и предпочтений.