С первых минут фигурирует русский парень Андрей Дороничев, который сейчас директор по всем продуктам Google.
Так вот у него очень интересная предыстория - парень начал пилить стартапы ещё в 90ые годы. Помните всякие рингтоны, игры на телефон и картинки качали за пару копеек? Вот это он придумал.

https://youtu.be/x8TXX9JcK3A

Большинство фактов ничего не означают. Вообще ничего. С этим надо смириться.

Если у вас есть твердое мнение, вы можете взять любой факт и с некоторым усилием интерпретировать его в полном соответствии со своим мнением.

В Интернете всегда найдется достаточно интерпретаций любого факта, совпадающих с вашим мнением, равно как достаточно тех, кто ваше мнение поддерживает, каким бы оно ни было.

Естественным человеческим состоянием является думать, что он всё знает про то, что кажется ему знакомым. Но человек знает далеко не всё, в 90% случаев он слышал звон, но не знает, где он. Поэтому надо проверять – себя и других.

Публичная статистика почти всегда сильно искажена ошибками методологии и расплывчатостью механизма квантификации. Использовать статистику продуктивно можно только очень ограниченно и в редких случаях. Главное, что вы можете делать с публичной статистикой – это прогнозировать, как ее используют политики: они в статистике не разбираются и потому их интерпретации данных достаточно легко предсказать.

В науке теория считается доказанной, если на этот момент (а) не существует противоречащих ей фактов, и (б) она предсказывает не известные на момент предсказания факты. Как видите, нигде в этом определении нет доказательства теории через подбор не противоречащих ей фактов. Тем не менее 99% теорий в СМИ доказываются именно так – через «свидетельства», то есть приведение нескольких фактов, которые в теорию укладываются. Для любой самой бредовой теории можно найти достаточно подтверждающих фактов на одну хорошую статью.

Логичность изложения никак не свидетельствует ни о правдивости, ни о правильности выводов. Одним из признаков шизофрении является строгая логичность бреда.

Предсказание на будущее по истории возможно только в случае, если вы знаете характер процесса и он эргодичен. Если вы не знаете характер процесса, никакой набор данных не может быть никак экстраполирован на будущее. Если не верите, постройте тренд изменения температуры с января по июль и продолжите его еще на 6 месяцев. Если все еще не верите – посмотрите статьи месячной давности с прогнозами развития эпидемии. Спойлер: если вы нуждаетесь в экстраполяции, значит скорее всего вы не знаете характера процесса.

Для оценки популяции по выборке, выборка должна быть истинно случайной, а определение реализации параметра на выборке точным. По посетителям женского туалета нельзя определять соотношение полов в городе. Тестом, имеющим 80% точность нельзя определять количество больных (при условии, что это количество относительно мало).

Всем необходимо знать наизусть литературный вариант теоремы Байеса: «если ложность теста сравнима с долей позитивно тестируемых элементов выборки, о точности определения этой доли можно забыть раз и навсегда».