Taleb y el cisne negro


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El libro de Taleb "El cisne negro" fue un best seller del New York Times cuando salió hace varios años. El libro está ahora en su segunda edición. Después de reunirse con estadísticos en un JSM (una conferencia estadística anual), Taleb atenuó un poco sus críticas a las estadísticas. Pero el objetivo del libro es que las estadísticas no son muy útiles porque se basan en la distribución normal y en eventos muy raros: los "cisnes negros" no tienen distribuciones normales.

¿Crees que esta es una crítica válida? ¿Le falta a Taleb algunos aspectos importantes del modelado estadístico? ¿Se pueden predecir eventos raros al menos en el sentido de que se puedan estimar las probabilidades de ocurrencia?



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También en mi opinión, no creo que una etiqueta de "cisnes negros" sea muy útil. Una especie de jerga interna para este autor en particular que debería evitarse en mi opinión. Los eventos raros me parecen suficientes, pero seguramente conocerías la jerga mejor que yo.
Andy W

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@AndyW Si bien los cisnes negros pueden ser un término acuñado por Taleb, se está convirtiendo en un término comúnmente usado para eventos raros y, por lo tanto, puede abarcar más ampliamente que solo el libro de Taleb.
Michael Chernick

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No necesariamente tengo un problema con la creación de una etiqueta de 'cisnes negros' o una etiqueta de 'eventos raros', sin embargo, animo encarecidamente a las personas a crear un extracto wiki de etiqueta, como mínimo, al crear una nueva etiqueta. Los futuros usuarios necesitarán alguna orientación sobre el significado y el uso adecuado de la etiqueta. También podría ser útil crear ambos e inmediatamente hacer que bs sea sinónimo de re, para evitar encontrarse con este problema accidentalmente en el futuro.
gung - Restablecer Monica

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A propósito de @kjetilbhalvorsen, leí el libro de Benoit Mandelbrot sobre finanzas y no pude superar el hecho de que prácticamente todas las ideas en The Black Swan están ahí, mucho mejor explicadas, y sin divagar. Realmente arrojó una luz diferente sobre la "contribución" de Taleb.
Antoni Parellada

Respuestas:


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Leí el Cisne negro hace un par de años. La idea del Cisne Negro es buena y el ataque a la falacia lúdica (ver las cosas como si fueran juegos de dados, con probabilidades conocidas) es bueno, pero las estadísticas están escandalosamente tergiversadas, con el problema central de ser la afirmación incorrecta de que todas las estadísticas se desmoronan si las variables No se distribuyen normalmente. Este aspecto me molestó lo suficiente como para escribirle a Taleb la siguiente carta:

Estimado Dr. Taleb

Hace poco leí "El cisne negro". Como tú, soy fanático de Karl Popper, y me encontré de acuerdo con mucho de lo que contiene. Creo que su exposición de la falacia lúdica es básicamente sólida y llama la atención sobre un problema real y común. Sin embargo, creo que gran parte de la Parte III decepciona mal su argumento general, incluso hasta el punto de desacreditar el resto del libro. Es una pena, ya que creo que los argumentos con respecto a los Cisnes Negros y las "incógnitas desconocidas" se basan en sus méritos sin depender de algunos de los errores de la Parte III.

El tema principal que deseo señalar, y buscar su respuesta, especialmente si he entendido mal los problemas, es su tergiversación del campo de las estadísticas aplicadas. A mi juicio, los capítulos 14, 15 y 16 dependen en gran medida de un argumento del hombre de paja, que tergiversan las estadísticas y la econometría. El campo de la econometría que usted describe no es el que me enseñaron cuando estudié estadística aplicada, econometría y teoría del riesgo actuarial (en la Universidad Nacional de Australia, pero usando textos que parecían bastante estándar). Los problemas que usted plantea (como las limitaciones de las distribuciones gaussianas) se entienden y se enseñan verdaderamente, incluso a nivel de pregrado.

Por ejemplo, va hasta cierto punto para mostrar cómo la distribución del ingreso no sigue una distribución normal, y presenta esto como un argumento en contra de la práctica estadística en general. Ningún estadista competente afirmaría que lo hace, y las formas de abordar este problema están bien establecidas. Solo usando técnicas desde el nivel más básico de "econometría de primer año", por ejemplo, transformar la variable tomando su logaritmo haría que sus ejemplos numéricos parecieran mucho menos convincentes. Tal transformación de hecho invalidaría gran parte de lo que usted dice, porque entonces la varianza de la variable original aumenta a medida que aumenta su media.

Estoy seguro de que hay algunos economometristas incompetentes que realizan regresiones OLS, etc. con una variable de respuesta no transformada como usted dice, pero eso los hace incompetentes y utilizan técnicas que están bien establecidas para ser inapropiadas. Ciertamente, habrían fracasado incluso en cursos de pregrado, que pasan mucho tiempo buscando formas más apropiadas de modelar variables como el ingreso, reflejando la distribución real observada (no gaussiana).

La familia de modelos lineales generalizados es un conjunto de técnicas desarrolladas en parte para solucionar los problemas que usted plantea. Muchas de las familias de distribuciones exponenciales (p. Ej., Distribuciones gamma, exponencial y de Poisson) son asimétricas y tienen una varianza que aumenta a medida que aumenta el centro de la distribución, evitando el problema que señala utilizando la distribución gaussiana. Si esto todavía es demasiado limitante, es posible eliminar una "forma" preexistente por completo y simplemente especificar una relación entre la media de una distribución y su varianza (por ejemplo, permitir que la varianza aumente proporcionalmente al cuadrado de la media), utilizando el método de estimación "cuasi-verosimilitud".

Por supuesto, podría argumentar que esta forma de modelar es todavía demasiado simplista y una trampa intelectual que nos hace pensar que el futuro será como el pasado. Puede que tengas razón, y creo que la fortaleza de tu libro es hacer que personas como yo lo consideren. Pero necesita argumentos diferentes a los que usa en los capítulos 14-16. El gran peso que le da al hecho de que la variación de la distribución gaussiana es constante independientemente de su media (que causa problemas de escalabilidad), por ejemplo, no es válida. Así es su énfasis en el hecho de que las distribuciones de la vida real tienden a ser asimétricas en lugar de curvas de campana.

Básicamente, ha tomado una simplificación excesiva del enfoque más básico de las estadísticas (modelado ingenuo de variables en bruto como distribuciones gaussianas) y ha mostrado, con gran detalle, (correctamente) las deficiencias de un enfoque tan simplificado. Luego usa esto para hacer un hueco para desacreditar a todo el campo. Esto es un serio error de lógica o una técnica de propaganda. Es desafortunado porque resta valor a su argumento general, gran parte del cual (como dije) encontré válido y persuasivo.

Me interesaría escuchar lo que dices en respuesta. Dudo que sea el primero en haber planteado este problema.

Tuyo sinceramente

EDUCACIÓN FÍSICA


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¿Recibiste una respuesta?
Cardenal

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Si. ¡Muchos estadísticos han criticado la distribución normal antes! Solo un ejemplo: se sabía que el famoso estadístico danés Georg Rasch (¡conocido por los modelos Rasch en psicometría!) Decía, cuando había bebido demasiado, que "todos los libros que mencionan la distribución normal deberían quemarse".
kjetil b halvorsen

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++ Peter. Una muy buena carta !!
Michael Chernick

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@cardinal: recibí una respuesta automática al efecto de "desde la crisis financiera mundial recibí demasiados correos electrónicos para responder".
Peter Ellis

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Parece que la cantidad de correos electrónicos en reacción al libro ha sido un BlackSwan. :)
gwr

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No he leído el libro, pero como dije, las críticas me parecen poco razonables. Si los eventos extremos son importantes, entonces las estadísticas tienen herramientas apropiadas en la caja de herramientas, como la teoría del valor extremo, y un buen estadístico sabrá cómo usarlos (o al menos descubrirá cómo usarlos y estará lo suficientemente comprometido con el propósito de El análisis a mirar). La crítica parece ser "las estadísticas son malas porque hay malos estadísticos que solo conocen las distribuciones normales".


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¿Quizás leer el libro antes de criticarlo?
kjetil b halvorsen

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@kjetilbhalvorsen No estoy criticando el libro, estoy criticando las críticas como se indica en la pregunta (que puede o no ser una representación adecuada del contenido del libro). Lo dejé muy claro con la redacción de mi respuesta (tenga en cuenta que usé la palabra "libro" solo una vez, para dar la advertencia de que no lo había leído, y no mencioné a Taleb por su nombre). ¿Quizás lea la respuesta cuidadosamente antes de criticarla? ; o)
Dikran Marsupial

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Creo que decir que "el objetivo del libro es que las estadísticas no son muy útiles" es inexacto. Después de leer el libro, lo que parece estar diciendo es que cosas como las finanzas cuantitativas o cualquier tipo de negociación de valores que suponga que una distribución normal es fundamentalmente defectuosa (en realidad, en el libro, llama a las personas que afirman usar estos modelos para hacer predicciones , "charlatanes"). Según Taleb, mientras que la distribución normal hace un gran trabajo al modelar los valores de cosas tangibles / físicas (por ejemplo, altura, peso, vida útil, etc.), los sistemas como los mercados a menudo son impulsados ​​por la emoción humana y, por lo tanto, son propensos a grandes oscilaciones que las distribuciones normales no pueden predecir con precisión.

No entiendo bien las estadísticas, y hasta que leí las respuestas aquí, nunca había oído hablar de cosas como la teoría del valor extremo. De todos modos, The Black Swan y Fooled By Randomness parecen tener premisas similares, que es "distribución normal que no siempre está bien". No lo recuerdo difamando todo el campo de las estadísticas.


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(+1) Para la primera oración. Sin embargo, Taleb es más un polemista (autoabsorbido) que un intelectual serio. Solo tengo la primera edición de BS; su comentario sobre estadísticas está exagerado y desinformado en muchos lugares, pero el intento de tesis del texto es más de lo que se cita en la primera oración, como usted señala.
Cardenal

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+1 Creo que la clave es cuando se habla de finanzas. Un enlace en el NY Times que cita el primer capítulo, creo: nytimes.com/2007/04/22/books/chapters/0422-1st-tale.html
Wayne

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La fijación de precios de opciones, por ejemplo, comenzó con suposiciones normales sobre los retornos logarítmicos, pero sabemos que muchas personas explican la curtosis con modelos más complejos de difusión de salto / volatilidad estocástica.
muratoa

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+1 ¡Bienvenido a nuestro sitio! Muchas gracias por compartir tus pensamientos.
whuber

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Después de leer el libro y escribir mi propia crítica (es posible que tenga una crítica de Amazon custoner al respecto junto con miles de otros), creo que Taleb tiene las finanzas y el mercado de valores como sus principales ejemplos, pero él tiene una visión más general de la situación. -se llama Black Swans y tiene una visión muy poco informada de las estadísticas y la profesión estadística (al menos en la primera edición). El mal uso de la distribución normal puede ser una crítica válida de cómo algunos individuos pueden modelar eventos raros. Pero muchos de nosotros lo hacemos de la manera correcta y los resultados del enfoque adecuado tienen cierto valor.
Michael Chernick

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Leí "El cisne negro", lo disfruté y soy estadístico. No me pareció insoportable su "crítica de estadísticas". Punto por punto:

  1. Taleb no inventó el concepto del cisne negro. ¡Había sido un ejemplo favorito en el pensamiento filosófico durante bastante tiempo!
  2. Taleb no critica tanto las "estadísticas" como ciertas aplicaciones (malas) de las mismas.
  3. El libro fue un éxito de ventas. No estaba dirigido a los estadísticos, sino al público en general. Le fue muy bien al enseñar al público sobre cosas que los estadísticos sabían muy bien, pero muchos de los otros lectores (¡la mayoría!) No. Así que podríamos aprender mucho de ese libro sobre cómo "vender" estadísticas.
  4. Lo más importante (para mí), Taleb incluyó muchas referencias a la filosofía escéptica griega antigua. Nadie más ha mencionado ese punto aquí, ¡pero creo que la inclusión fue el verdadero punto de venta del libro!
  5. El libro es una obra literaria, no técnica. Si desea criticar a Taleb por su trabajo técnico, vaya a su página de inicio y descargue algunos de sus documentos técnicos.

Para aquellos a quienes no les gusta esta respuesta, o no les gusta el libro, pueden echar un vistazo a los argumentos técnicos de Taleb en el nuevo https://fernandonogueiracosta.files.wordpress.com/2014/07/taleb-nassim-silent-risk. pdf "Riesgo silencioso", que es técnico.


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¡Un gran +1 por ser el primer (oops - segundo) encuestado realmente calificado para hablar sobre el libro! (Y por decir algunas cosas interesantes al respecto también.)
whuber

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¿Qué pasa con su representación de la econometría y las estadísticas según las distribuciones gaussianas?
Peter Ellis

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@kjetilbhalvorsen Dices que leíste el libro. Si lo lee detenidamente, no es posible perder el adjunto en la profesión de estadística. Tener un título en matemáticas no significa nada con respecto al conocimiento de estadística de una persona. Muchos matemáticos obtuvieron sus títulos sin tomar un solo curso de estadística. Otros pueden haber tenido solo un curso muy elemental. Conozco matemáticos que han enseñado estadística y / o probabilidad y que realmente no están calificados para hacerlo.
Michael Chernick

3
Michael Chernik: Puede ser así, pero sigo criticando una obra por sus puntos fuertes, ¡al menos no solo por sus puntos débiles! y, una obra literaria debe leerse como tal. Taleb debería estar agradecido por convertir a los cisnes negros en un concepto que mucha gente entiende. Es un concepto importante. Todos los periodistas que ridiculizan a Rumsfeldt por hablar de "incógnitas desconocidas" lo demuestran. ¡Rumsfeldt solo estaba usando un concepto que había aprendido de los oficiales militares! Al menos sabían sobre los cisnes negros.
kjetil b halvorsen

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"Una obra literaria" es solo una excusa para tergiversar la realidad si lo que Taleb escribió era una novela. No entrar en un tratamiento técnico es excusable, tergiversar algo al por mayor no lo es tanto.
Fomite

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No he leído el Cisne negro, pero si su crítica de las estadísticas es realmente tan simple como usted dice, entonces es ridículo. Obviamente, algunas estadísticas se basan en la distribución Normal, pero muchas no.

¿Se pueden modelar eventos raros? Por supuesto que pueden. La verdadera pregunta es qué tan bien se pueden modelar. Y esa pregunta tendrá diferentes respuestas en diferentes campos, en función de cuánto sepamos sobre los eventos raros y sus antecedentes.

En la revista NY Times de hoy hay un interesante artículo de Nate Silver sobre cómo ha mejorado el pronóstico del tiempo en la última década más o menos. Esto incluye un mejor modelado de eventos raros como los huracanes.

¿Vale la pena leer el libro?


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Leí el libro e hice contraargumentos similares, como el tuyo y el de Dikran. Taleb parecía muy ingenuo. Hubo una sesión que lo involucró en el JSM hace unos años. Creo que fue en Washington. La segunda edición salió después de eso y es un poco más razonable. Taleb tiene algunas cosas interesantes que decir sobre "Cisnes negros" específicos y sabe mucho sobre economía. Creo que vale la pena leerlo y la segunda edición es mejor.
Michael Chernick

Usted es administrador de un sitio de estadísticas, por lo que probablemente la parte 3 no le interesará. Incluso podría irritarte. Las partes I y II pueden darle una idea más allá de las estadísticas. Puedes intentar leer el primer capítulo más o menos y luego juzgar el resto del libro desde allí. En cuanto al clima, Taleb parece implicar que los pronosticadores del clima son expertos que tienden a ser expertos: Expertos que tienden a ser expertos: jueces de ganado, astrónomos, pilotos de prueba, jueces de suelo, maestros de ajedrez, físicos, matemáticos (cuando tratan problemas matemáticos). , no empíricos), contadores, inspectores de granos, ph
BCLC

inspectores de grano, intérpretes fotográficos, analistas de seguros (que se ocupan de las estadísticas de estilo de curva de campana). Expertos que tienden a ser ... no expertos: corredores de bolsa, psicólogos clínicos, psiquiatras, oficiales de admisión universitaria, jueces de tribunales, concejales, selectores de personal, analistas de inteligencia (el historial de la CIA, a pesar de sus costos, es lamentable), a menos que uno tenga en cuenta alguna gran dosis de prevención invisible. Agregaría estos resultados de mi propio examen de la literatura: economistas, pronosticadores financieros, profesores de finanzas, científicos políticos, “experto en riesgos
BCLC

s ”, personal del Banco de Pagos Internacionales, miembros de agosto de la Asociación Internacional de Ingenieros Financieros y asesores financieros personales. Simplemente, las cosas que se mueven, y por lo tanto requieren conocimiento, generalmente no tienen expertos, mientras que las cosas que no se mueven parecen tener algunos expertos. En otras palabras, las profesiones que se ocupan del futuro y basan sus estudios en el pasado irrepetible tienen un problema experto (con la excepción del clima y las empresas que involucran procesos físicos a corto plazo, no socioeconómicos).
BCLC

1
¡SÍ, vale la pena leer el libro!
kjetil b halvorsen

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Tampoco he leído el libro, pero no hay forma de que su punto sea tan simple como decir que hay distribuciones con colas más gruesas que la distribución normal. Este sería un comentario a las otras respuestas, pero no he acumulado suficientes elogios en este sitio web.

De Wikipedia:

"Afirma que las estadísticas son fundamentalmente incompletas como campo, ya que no pueden predecir el riesgo de eventos raros ..."

Esta pregunta también es bastante similar a ¿Cuál es la opinión de la comunidad sobre el Cuarto Cuadrante?


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No estaba al tanto de la publicación en "Cuarto Cuadrante". Allí, John Cook señala al JSM donde habló Taleb y proporciona un enlace a los comentarios de su blog sobre la charla. La publicación es casi un duplicado del mío, pero la discusión es corta allí. Así que creo que vale la pena continuar con este.
Michael Chernick

2
No creo que sea cierto que las estadísticas no puedan predecir el riesgo de un evento raro. Es difícil porque generalmente no hay mucha información útil para esta tarea en los datos de la misma manera que lo hay para estimar la tendencia central. Por lo tanto, no es tanto un problema con las estadísticas como con los datos.
Dikran Marsupial

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@dikran: Estoy de acuerdo contigo, y creo que sus libros son troll. Pero todavía perdería horriblemente en un debate contra él, de la misma manera que perdería contra un debatidor de diseño inteligente experimentado.
borrador del

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@draft sí, ¡hay una buena razón por la cual las ideas científicas ya no se resuelven mediante debate público!
Dikran Marsupial

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Hay más en el libro que solo el tema de las estadísticas: sus argumentos sobre "incógnitas desconocidas" (los llamados cisnes negros) y sobre la "falacia lúdica" (tratar al mundo como si fuera un juego de dados con probables probabilidades) son más o menos independiente de su crítica equivocada de las estadísticas como dependiente de distribuciones normales. Podrías eliminar todos los capítulos de estadísticas y mejorar enormemente el libro.
Peter Ellis


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No creo que Taleb realmente diga que las técnicas estadísticas que dependen de la distribución gaussiana no son útiles. Su punto en el libro fue que son muy útiles para muchos (pero no todos) los procesos y modelos físicos o biológicos. Hace algunos puntos buenos y otros malos (The Black Swan y Linked fueron el comienzo de la plaga "¡todo es una ley de poder!" Que todavía nos persigue hoy), pero es importante recordar que el libro es una colección de obras literarias y filosóficas. ensayos destinados a laicos.

Dicho esto, creo que a Taleb le gusta agravar a la gente. Puedes ver esto en su batalla con Myron Scholes. En este caso, puede haber sido útil como educación estadística en el nivel de pregrado y, a veces, en el nivel de posgrado, más o menos sobre la suposición de las distribuciones gaussianas. Me imagino que durante sus años en finanzas se encontró con una gran cantidad de quants con un gran conocimiento de Black-Scholes y otras técnicas, pero que no consideraban supuestos subyacentes como la distribución. Sospecho que Taleb estaba hurgando en el establecimiento educativo por no haber educado adecuadamente.


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+1 por sus interesantes comentarios. Pero no estoy de acuerdo con su visión de la distribución normal. Parece pensar que los estadísticos lo usan donde no se aplica y está muy equivocado al caracterizar a los estadísticos de esa manera. Él puede saber mejor ahora. Sí, claramente tiene un estilo de escritura destinado a provocar e irritar a las personas.
Michael Chernick

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No tengo el libro conmigo, así que esto es de memoria. Seguramente parte de su ira proviene de una mala experiencia con la gente. Él dice que en algún momento "alguien" (editará cuando obtenga el libro y pueda encontrar nombres) le gritó "¡Soy miembro de la academia nacional de ciencias"! Eso no es exactamente un argumento, y "alguien" tenía que reírse por usarlo como tal.
kjetil b halvorsen

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Es posible que le di un giro positivo inconsciente a lo que estaba leyendo, pero recuerdo claramente a NTT dando varios ejemplos en los que la distribución gaussiana tenía sentido, como su taza de café. Regale el libro para que no pueda volver y volver a evaluar eso. La escritura popular de Taleb es mucho más polémica que su escritura profesional, al menos lo que he leído de esta última.
Fraijo

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No creo que estemos discutiendo que Taleb piense que la distribución normal nunca tiene sentido. Es solo que para los ejemplos que él considera importantes, piensa que es incorrecto usarlo. Tiene razón en eso, pero está equivocado al pensar que la mayoría de los estadísticos lo usan en esas situaciones.
Michael Chernick

1
Interesante no solo cuántos comentaristas no han leído el libro (yo, por ejemplo, lo hojeé y eso fue suficiente), sino cuántos lo han leído, simplemente no me han parecido adecuados para tenerlo a mano. "Lo regalé"; "Lo dejé en el ático"; etc.
rolando2

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Aquellos de ustedes que no han leído el libro están fuera de lugar. Él hace una GRAN distinción entre lo escalable y lo no escalable. Para asuntos no escalables, las estadísticas tradicionales serán suficientes. No está criticando eso en absoluto. Los cisnes negros se originan en la escalabilidad y son difíciles de predecir dados los datos empíricos pasados. El libro trata sobre cómo estos eventos pueden tener un enorme impacto y generalmente solo se explican después del hecho. La epistemología es excelente.


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Sin leer el libro, siento que las campanas gaussianas fallan porque nunca han dado una definición clara de "densidad de probabilidad"; además de eso, nunca dan un conjunto completo de puntos de curvas de Lorenz que incluyen al mismo tiempo el total de variables distribuidas y el total de poblaciones que perciben la primera. Si se usa "densidad" es necesario explicar con respecto a qué variable; Por ejemplo, si habla de kilogramos por litro, se refiere a una densidad de peso relacionada con el volumen. La teoría gaussiana no da ese paso en los libros de texto. No es de extrañar que los jóvenes no entiendan adecuadamente las estadísticas.

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