20 Ocak 2016 Çarşamba

Tahminleme hakkında kışkırtıcı düşünceler...



Thinking, Fast and Slow / Daniel Kahneman / 2011 kitabından referans vererek yorumluyorum:


sayfa 93: Because System1 represents categories by a prototype or a set of typical exemplars, it deals well with averages but poorly with sums. Sistem1 sürüngen beyne karşılık geliyor, ana motivasyonu hayatta kalmak ve otomatik-istemsiz çalışıyor, üstelik kapatılamıyor. Dolayısıyla herhangi bir tahmin sonucunda dayanılmaz şekilde ortalama değere ilgi duyuyoruz.

sayfa 95: The control over intended computations is far from precise: we often compute much more than we want or need. I call this excess computation the mental shotgun. Sistem1 uyanık olduğumuz her durumda sürekli faal haldedir. Sadece bakıyorum dediğinizde dahi etrafınızın 3 boyutlu modelini hesaplıyordur. sistem2 nin bilinçli hesapla komutuyla birlikte farkında olmadan daha fazlasına meyil ederiz. Big Data veya detaylı rapor, model vb hakkında bir daha düşünmekte yarar var sanıyorum. Gerçekten ihtiyacınız var mı?

sayfa 97: If a satisfactory answer to a hard question is not found quickly, System1 will find a related question that is easier and will answer it... This is substitution... The technical definition of heuristic is a simple procedure that helps find adequate, though often imperfect, answers to difficult questions. The Word comes from the same root as eureka. Dolayısıyla çoğu zaman prosedürlerin yerine sezgilerimizle hareket ediyoruz. Optimum için yeterli kesinlik, zaman, veri yokken dahi işler durmuyor. Belki en uygun çözümü tek seferde bulamıyoruz ama sürekli iyileştirebiliyoruz. Belirsizliğin hakim olduğu bugünün dünyasında öğrenebilme becerimiz neyi bildiğimizden daha önemli hale geldi. Kısıtlar Yönetiminin "approximately right, not precisely wrong" yaklaşımını bu yüzden seviyorum.

sayfa 160, 184: This is a trap for forecasters and their clients: adding detail to scenarios makes them more persuasive, but less likely to come true... extreme groups regress to the mean over time... Detay arttıkça tahmin kalitesi bozulur. Bir müşteri düşünün, satın alma olasılığı %50 ve seçtiğiniz lokasyondaki 2 mağazadan biri sizin olsun. Bu müşterinin satın alma olasılığı %50 iken, sizden satın alma olasılığı %25 olur. Daha çok detay, daha düşük olasılık...

sayfa 241: It is wrong to blame anyone for failing to forecast accurately in an unpredictable World. However, it seems fair to blame professionals for believing they can succeed in an impossible task... intuition cannot be trusted in the absence of stable regularities in the environment. 1920 lerden bugünlere gelirken hem belirsizlik hem de hız çok arttı. Dolayısıyla eski paradigmanın temel varsayımı olan "kesinlik" kayboldu ve eski paradigma geçersizleşti. Tahminlerin yanlış çıkmasını eleştirmek doğru değil ama "tahmin edebileceğini iddia edenleri" elbette eleştirebilirsiniz!Dolayısıyla tahmin edebilirlik yerine hızlı tepkiye odaklanmanın firmaları daha rekabetçi yapacağını düşünüyorum.

sayfa 226: Dawes observed that the complex statistical algorithm adds little or no value... The important conclusion from this research is that an algorithm that is constructed on the back of an envelope is often good enough to compete with an optimally weighted formula, and certainly good enough to outdo expert judgement. Algoritmanın daha karmaşığı daha iyi sonuç vermiyor! Bu yüzden planlamak yerine uygulamak, tahmin etmek yerine tepki vermek daha iyi bir stratejidir. Plan gereksizdir demiyorum ama adaptasyonu daha çok önemsiyorum. Kısıtlar Yönetiminin sadelikten gelen gücünü böyle zamanlarda daha çok hissediyorum.

SCAI.TECH

Hiç yorum yok:

Yorum Gönder