신호와 소음 - 네이트 실버

p.160
정확한 예측을 하는 열쇠는 순전히 계량적이기만 한 정보에 의존하는 게 아니라 모든 유형의 정보를 적절한 맥락 속에서 파악하는 좋은 의사결정 과정을 구축하는 것이다.
될 수 있는 한 자료를 많이 모아라. 어떤 종류든 상관없다. 그런 다음 자료를 분석할 때는 최대한 엄격하고 까다롭게 해라.

빌리 빈



p.190
기상학자 에드워드 로렌츠

카오스 이론은 두 특성 가운데 하나에 해당하는 체계에 적용된다.

1. 체계가 동적이다. 즉 어떤 한 시점에서 발생한 이 체계의 행동이 미래에 이 체계가 하게 될 행동에 영향을 미친다.

2. 체계가 비선형적이다. 즉 덧셈이 아니라 기하적으로 증폭되는 관계를 따른다.

카오스 이론은 특정한 유형의 체계들은 매우 복잡해서 예측하기가 무척 어려움을 의미한다.



p.386
거꾸로, 레이커스의 발동이 늦게 걸렸던 1999년처럼 불가리스는 통계적 양상에 휘둘리지 않을 수도 있다. 레이커스의 경우 그 양상들엔 내재적 의미가 전혀 없었음에도, 즉 순전히 소음이었는데도, 다른 도박사들은 이를 신호로 착각했다.


p.403
그런데 카스파로프와 같은 위대한 체스기사들은 이 모든 경우의 수를 계산할 수 있다는 환상을 품지 않는다. 바로 이 점이 고수와 하수를 가른다. 네덜란드의 체스 고수이자 심리학자인 아드리안 더 흐로트 Adrian de groot는 유명한 논문에서, 아마추어들은 문제에 부딪히면 흔히 '완벽한 수'를 찾으려고 헛되이 시도하다가 끝내 묘수를 찾아내지 못한다고 주장했다.
반면, 고수들은 '괜찮은 수'를 찾는다. 이는 '최상의' 수가 아닌게 분명하다. 그러나 이럴 때 고수들은 모든 가능성을 일일이 다 확인하려 들때보다 더 정확하게 예측할 수 있다.


p.404
불완전성을 인정할 때 우리는 오히려 자유로워져서 체서에서든 어디에서든 예측과 관련된 문제에서 최상의 판단을 내릴 수 있다.


p.428
GIGO garbage in garbage out


P.649
중요한 것은 '우리가 아는 것'이 아니라 '우리가 아는 것과 안다고 생각하는 것 사이의 차이'다. ... 처음엔 도약을 크게 하고 그 다음부터는 작은 발걸음을 부지런히 놀려라. '큰 도약'이란 바로 예측과 확률에 대해 베이즈주의적으로 생각하는 것이다.


p.656
우리가 예측할 수 없는 것에 대한 겸손함과
예측할 수 있는 것을 예측할 수 있는 용기,
그리고 이 둘 사이의 차이를 아는 지혜가 필요하다.