user10567225

Я инженер-конструктор и в этой сфере уже более 7 лет. За это время успел разработать множество различных машин. Разобраться, что действительно нужно для успешного проекта, а что – всего лишь лишняя трата времени и денег.

Клиенты бывают самые разные, но есть одна группа, которая выделяется на общем фоне. Это те, кто приходит с просьбой сделать сложную разработку, но при этом платить совсем не хотят. также они отказываются от расчетов и анализов, которые являются важной частью работы.

Задаешь им вопрос: почему вы игнорируете столь важные вещи.
А в ответ слышишь что-то вроде: "Да не, не нужно! Мои рабочие все сами знают, дядя Саша – мастер на все руки, он лучше всех справится!"

В итоге, когда дело доходит до изготовления, начинается сплошной хаос, и «дядя Саша» оказывается не таким уж безупречным. А хуже всего при эксплуатации здесь как повезет.

Кот Шредингера — это известный мысленный эксперимент в квантовой механике, предложенный физиком Эрвином Шредингером в 1935 году. Он иллюстрирует концепцию суперпозиции: кот помещается в закрытую коробку с радиоактивным атомом и ядовитым механизмом. Пока мы не откроем коробку, кот считается одновременно живым и мёртвым.

Этот парадокс показывает, как на уровне квантовой физики наблюдение влияет на состояние системы. Кот Шредингера стал символом неопределенности и загадок в науке, а его концепции применимы и в повседневной жизни — в принятии решений и понимании неизведанных возможностей.

Неопределенность и возможность — главные уроки от кота!

Очень нуждаюсь в подписчиках и друзьях: https://t.me/VsestoronneeRazvitieSeby

Во время Второй мировой войны военные аналитики изучали поврежденные самолеты, возвращающиеся с боя. Они заметили, что большинство пробоин находились на крыльях и корпусе, и начали рассматривать, как можно усилить эти области, чтобы минимизировать потери.

Однако один из математиков, Абрахам Вальд, заметил ошибку в этом подходе. Он указал, что они изучают только те самолеты, которые вернулись, и что самолеты с повреждениями в других частях (например, двигателе) не выжили, чтобы приземлиться. Поэтому было более разумно усилить именно те области, которые не были повреждены на возвращающихся самолетах — ведь это те участки, которые, может быть, были критически важны для выживания самолета.

В этом примере ошибка выжившего заключалась в том, что специалисты по анализу смотрели лишь на данные о возвращающихся самолетах, игнорируя жизненно важную информацию о тех, которые не смогли вернуться. Это добавляет важности к пониманию, как следует анализировать данные, чтобы избежать

Ошибка выжившего. Это термин, который употребляется в статистике и анализе данных, описывающий логическую ошибку, возникающую, когда анализируются только те объекты или группы, которые "выжили" в определённых условиях, игнорируя те, кто не дожил до данного момента или не был учтен в анализе.

Простой пример: если мы рассматриваем успешные компании и пытаемся понять, почему они успешны, но не учитываем те компании, которые потерпели неудачу, мы можем прийти к неправильным выводам о том, что определенные характеристики (например, высокая инновационность) являются гарантией успеха.

Ошибки выжившего могут привести к искажению восприятия реальности и неправильным выводам. Важно учитывать все данные, включая те, которые могут негативно влиять на общий результат, для получения более точной картины.

Очень нуждаюсь в подписчиках и друзьях: https://t.me/VsestoronneeRazvitieSeby