Математические подробности: как проверить умение статистически
Подробное объяснение того, как статистически показать умение, не является целью этой книги. Однако простая иллюстрация будет полезна. Используем пример со средним показателем отбитых мячей, равным 0,260; при этом стандартное отклонение среди игроков за любой год составляет 0,020. Иными словами, средний показатель 0,300 приводит к тому, что 2 SD игрока [(0,300 – 0,260) / 0,020] становятся выше среднего за один отдельный год. Если игрок имеет средний показатель 0,280 в течение 10 сезонов, является ли он умелым? «Стандартная ошибка» случайных бьющих в бейсбол, имеющих ежегодное стандартное отклонение в 0,020 за 10-летний период, составляет 0,020 / 10 = 0,0063. Иными словами, в мире случайностей ежегодное стандартное отклонение в 20 пунктов превращается в стандартное отклонение в 6,3 пункта за 10 лет. Разница между эффективностью игрока и средним значением равна 0,020; разделив ее на стандартную ошибку 0,0063, получим значение
Будем ли мы считать такого игрока умелым, зависит от того, рассматриваем ли мы его «в выборке» или «вне выборки». «В выборке» означает, что мы выбрали его из большого количества игроков, – скажем, из всей команды – постфактум. В этом случае он, вероятно, не является умелым, поскольку нет ничего необычного в том, что на 1 из 30 человек распространяется случайное событие с вероятностью 1,1 %. С другой стороны, если его результативность измеряется «вне выборки», то есть мы выбрали только его из всей команды, то он, вероятно, является умелым, поскольку мы будем иметь лишь один шанс при вероятности 1,1 % в мире случайных отбиваний мячей. Чуть более сложная формулировка используется при оценке управляющих активами. Необходимо очень четко проводить различие между эффективностью «в выборке» и «вне выборки». Не следует удивляться, если будет выбран один самый эффективный управляющий из 500 и его значение