Статистические методы и исследования в астрологии [Марк Русборн]

Складчина: Статистические методы и исследования в астрологии [Марк Русборн]

Как понять, что прогноз сработал не случайно
Разберём, как оценивать точность астрологических прогнозов и отличать реальный эффект от статистического шума: p-value, мощность теста и величина эффекта — без лишней абстракции, с опорой на практику астролога.

От ощущения «сработало» к проверяемому результату

Главный вопрос мастер-класса
«Это сработало» ещё не значит, что перед нами закономерность
Практикующему астрологу важно понимать, действительно ли прогноз оказался точным или результат мог возникнуть случайно. Одного субъективного впечатления для такой оценки недостаточно.

На мастер-классе разберём, как статистические методы помогают оценивать астрологические утверждения и точность прогнозов.

Что разберём на мастер-классе
Основные статистические понятия, которые помогают отличать реальный результат от случайного совпадения и оценивать точность астрологических выводов.

Программа мастер-класса

1. P-value
   Как оценить, могла ли обнаруженная закономерность возникнуть случайно.
   
   
2. Мощность теста
   Сколько карт нужно рассмотреть, чтобы результат самоотчёта имел смысл.
   
   
3. Величина эффекта
   Как определить не только наличие закономерности, но и то, насколько она сильна.
   
   
4. Evidence-based astrology
   Что представляет собой это направление и почему оно набирает популярность.
   
   
5. Проверка астрологических гипотез
   С какими трудностями сталкиваются исследователи и как ИИ может помогать оценивать астрологические утверждения.

Кому будет полезен мастер-класс

• Практикующим астрологам, тем, кто хочет понимать, действительно ли прогнозы показывают устойчивую закономерность или результат мог оказаться случайным.
• Тем, кто проверяет свою практику
• Тем, кто собирает примеры и хочет разобраться, сколько карт нужно рассмотреть, чтобы выводы самоотчёта имели смысл.
• Тем, кому интересны исследования

Главный фокус: как оценивать точность астролога и отличать реальный эффект от статистического шума.
Тем, кто следит за evidence-based astrology, интересуется проверкой астрологических гипотез и возможностями ИИ в этой работе.
Можно ли считать прогноз точным, если он повторяет тенденцию, которая и так продолжается много лет?
И сколько правильных предсказаний нужно, чтобы результат перестал быть обычным случайным совпадением?

В этом фрагменте мастер-класса "Статистические методы и исследования в астрологии" Марк Русборн разбирает опубликованные прогнозы на 2026 год и показывает, как с помощью статистики оценивать их сложность, вероятность случайного угадывания и значимость результата.

• Почему очевидный прогноз может сбыться без применения астрологических методов.
• Как опрос респондентов помогает оценить вероятность угадывания отдельных трендов.
• Как рассчитывается вероятность получить четыре правильных ответа из пяти.
• Почему 48 прогнозов необходимо сравнивать с распределением случайных результатов.
• Что такое p-value и как она помогает оценить статистическую значимость.
• Почему даже 45 правильных ответов из 48 в рассматриваемом примере ещё не доказывают наличие особой прогностической методики.

23 августа 15-00
Стоимость 3500 рублей
Скрытая ссылка