Формулой в постоянстве выводов.

Наиглавнейшим достижением в этой области науки после работы Мила

Можно считать знаменитую статью Робина Доуза «Грубая красота неточных

Линейных моделей, используемых в принятии решений». В общественных

Науках преобладает статистическая практика приписывать вес каждому из

Элементов предсказания (предиктору), сл едуя алгоритму, называемому

Множественной регрессией. В наше время этот алгоритм встраивают в типовое

Программное обеспечение. Логику множественной регрессии невозможно

Опровергнуть: она находит оптимальную формулу для совмещения

Взвешенной комбинации предикторов. Однако Доуз обнаружил, что сложность

Статистического алгоритма почти не повышает его эффективности. С равным

Успехом можно выбрать несколько показателей, обладающих некоторой

Значимостью для предсказания результата, и подогнать их значения для

Сравнимости по стандартным позициям. Формула, соединяющая предикторы с

Равными весами, была бы настолько же точна в предсказании новых случаев,

Как и формула множественной регрессии, оптимальная для изначальной

Выборки. Новейшие исследования пошли еще дальше: согласно им, формулы,

Придающие равный вес всем предикторам, часто превосходят другие,

Поскольку на них не влияют случайности, возникающие при составлении

Выборки.

Поразительный успех равновесных схем имеет ва жное практическое

Значение: стало возможно разрабатывать полезные алгоритмы без

предварительных статистических исследований. Хорошо предсказывают

Значимые результаты простые равновесные формулы, основанные на

Существующей статистике или здравом смысле. В одном запоминающемся

примере Доуз показал, что устойчивость брака предсказывается формулой:

Частота занятий любовью минус частота ссор

Хорошо, если результат будет величиной положительной.

Важный вывод данного исследования состоит в том, что алгоритм,

Сочиненный «на коленке», по результативности часто соперничает с

Оптимально взвешенной формулой и с легкостью превосходит прогноз

Эксперта. Это правило применимо ко многим областям, будь то выбор акций

Для инвестиционного портфеля или выбор метода лечения врачами или

Пациентами.

Классическое применение этот подход нашел в простом алгоритме, который

Спас жизнь сотням тысяч новорожденных. Акушеры знают, что ребенок, у

Которого в первые минуты после рождения не устанавливается нормальное

Дыхание, впоследствии подвержен высокому риску повреждений головного

Мозга и гибели. До вмешательства анестезиолога Вирджинии Апгар в 1953 году

Врачи и повивальные бабки, оценивая состояние новорожденного, полагались

На собственные клинические суждения. При этом каждый специалист искал

Определенные симптомы: одни изучали проблемы с дыханием, другие – когда

Раздастся первый крик. Без стандартизированной п роцедуры признаки

Опасности часто упускались из виду, и многие дети погибали в младенчестве.

Однажды за завтраком начинающий врач спросил Апгар, как проводить

Комплексную оценку состояния новорожденного. «Это просто, – ответила она.

– Надо сделать вот так…» С этими словами Апгар наскоро записала пять

Параметров (пульс, дыхание, выраженность рефлексов, мышечный тонус и

цвет кожных покровов) и три варианта оценки (0, 1, 2 – в зависимости от

степени проявления признака). Осознав, что ее метод легко применить в

Любой родильной палате, Апгар начала оценивать по этой шкале младенцев

Через минуту после рождения. Ребенок с общим показателем от 8 и выше

Находился в хорошем состоянии: он дрыгался, кричал и гримасничал, имел

Пульс от 100 и выше, а также розовый цвет кожи. В то же время ребенок с

Показателем 4 и ниже – синюшного цвета, вялый, малоподвижный, со слабым

Пульсом – нуждался в срочной медицинской помощи. Персонал родильных

⇐ Предыдущая100101102103104105106107108109Следующая ⇒

Поделиться: