結論

・確率論的に考える
・出発点を知る
・トライアル・アンド・エラー
予測可能性をどう見るか

13 見えない敵 － テロリズムの統計学

・シグナルが何も伝えないとき
・「なじみのないこと」と「起こりそうもないこと」
・9.11の規模
・テロの数学　－　なぜ9.11は外れ値ではないのか？
・テロを定義し、測定する
・マグニチュード9レベルのテロ
・Ｍ9レベルのテロが起きる可能性
・なぜテロリストはショッピングセンターを狙わないのか
・イスラエルのテロ対策
・テロリストのシグナルをどう読むか

12 地球温暖化をめぐる「懐疑心」

・ノイズとシグナル
・温室効果
・難しいことではない
・3種類の懐疑論
・地球温暖化の予測に対する批判
・気候学者全員が同意する
・気候学者はコンピュータモデルに懐疑的である
・気候学者と複雑性
・レシピにたよらない
・気候予測の不確実性
・気候の記録について
・ジェームス・ハンセンの予測
・IPCCによる1990年の予測
・「地球寒冷化」の教訓
・単純な気候予測
・不都合な真実
・不確実性を見積もらなければならないもう1つの理由
・「我々はストリートファイターである」
・科学と政治の違い

11 打ち負かすことができないなら － 金融市場と予測可能性

・ベイズの世界へようこそ
・ベイジアンの見えざる手
・ジャスティン・ウォルファース　－　予測市場の警官
・集団による予測の利点（と限界）
・効率的市場仮説の起源
・過去の成績がよかったからといって将来の成績もよいとは限らない
・チャート分析家の苦難
・効率的市場仮説と根拠なき熱狂
・集団行動
・なぜ私たちは群れるのか
・自信過剰と勝者の呪い
・バブルを壊す難しさ
・価格は正しくない
・金融市場におけるノイズ
・高く買って安く売る
・残りの10％
・二重構造の市場

9 ポーカー・バブル

・ポーカードリームにはじまり
・どうやってハンドを予測するか
・ポーカーのハンドは単純ではない
・聞いてみるまでわからない
・相手に予測させない
・予測学習曲線
・ポーカーバブルの経済学
・ポーカーバブルの崩壊
・運か実力か
・ポーカーの幻想
・なぜ平常心を失うのか
・結果優先の思考を乗り越える

8 機械との闘い

・チェスコンピュータの誕生
・チェス、予測、ヒューリスティク
・カスバロフの予測
・序盤戦
・チェスプレイヤーのジレンマ　－　広さか深さか
・戦略か戦術か
・終わりのはじまり
・ポーとカスパロフ
・チェスの名人の意表を突く方法
・新機能かバグか
・コンピュータに向いていること
・トライアル・アンド・エラーでうまくいくとき
・技術的な盲点を乗り越える

8 間違いは減っていく － ギャンブルとベイズ統計

・強いギャンブラーの考え方

・トーマス・ベイズの遺産

・確率と科学の発展

・ベイズの定理の数学

・疑陽性の問題

・統計がベイズを否定するとき

・文脈を考えなければならないデータは意味がない

・ブルガリスはベイジアン

・間違いを減らす

7 インフルエンザと予測モデル

・大失敗のあと

・外挿法の危険

・自己成就予言と自己破壊予言

・精巧さを欠いたシンプルさ

・シム・インフルエンザ

・予測が難しいときはどうすればいいか

6 経済予測はなぜあたらないのか？

・不確実性を伝えることの大切さ
・エコノミストは合理的か？
・「誰にもわからない」
・因果関係のない相関関係
・絶え間なく変化する経済
・経済データにはノイズが多い
・ブラジルで蝶が羽ばたくとテキサスで誰かが失業する
・バイアスのかかった予測が合理的であるとき
・バイアスに打ち勝つ

5 巨大地震のシグナルを探す

・土台が揺らぐとき
・魔法のカエルと聖杯探し
・地震について知っていること
・シグナルの誘惑
・予測の失敗例
・岩に阻まれる
・過剰適合　－　もっとも深刻な問題
・日本は過剰適合モデルなのか？
・地震に関する知識の限界
・ノイズの美しさ
・裁判にかけられる科学

4 天気予報 ー 予測がうまく機能している数少ない分野

・スーパーコンピュータ
・天気予報の歴史
・マトリックス
・カオス理論
・視覚
・雷に打たれる心配は減っている
・よい天気予報とは？
・競争によって予測が悪化するとき
・予測にバイアスがかかっているかどうかの見分け方
・円錐形をしたカオス

3 マネーボールは何を語ったか？

・野球予測システムをつくる
・世界でもっとも豊富なデータセット
・エイジングカーブに注意
・みんなで仲良くやっていくことは無理なのか
・PECOT対スカウト　－　スカウトの勝ち
・スカウトと統計オタクのバイアス
・ファイブツールにこだわらない
・情報がすべて
・ベドロイアを正しく理解できなかった理由
・逆境を乗り越える
・「マネーボール」の本当の教訓

2 キツネとハリネズミ 予測が当たるのはどっち？

・政治学者の予測の方が正確か？
・よりよい予測をするために必要な姿勢　-　キツネになる
・なぜハリネズミのほうがよくテレビに出るのか
・なぜ政治に関する予測は外れるのか
・キツネ的アプローチ
・原則1：確率論的に考える
・原則2：今日の予測は残りの人生で最初の予測である
・原則3：コンセンサスを探す
・特効薬には注意
・定性的情報を評価する
・客観的になるには難しい

1 壊滅的な予測の失敗

・哀れな人々の最悪の予測
・「誰も音楽を止めることを望んでいなかった」
・格付会社が間違った理由
・第一段階：住宅バブル
・第二段階：レバレッジ、レバレッジ、レバレッジ
・インターバル：恐ろしいのは新たな欲望である
・第三段階：バブル崩壊
・予測の失敗の共通点
・アウトオブサンプル：予測の失敗の方程式
・失敗から何を学ぶのか

table of contents

序
・情報が増えれば、問題も増える
・生産性のパラドックス
・「ビッグデータ」への期待と落とし穴
・なぜ未来に驚かされるのか
・解決方法
・the signal & the noise