书名:Little Women
编剧:Louisa May Alcott, America
路易莎 M 奥尔科特,美国
篇幅:584页 133000个单词
难度:可能比《Pushpaka VimanaPushpaka Vimana》生词多一点
用时:一周多
词典:金山词霸APP
透析成果:这是我读完的第三本超过100页的英文原著,我用金山词霸查了差不多300多个单词,没有做到两页查一个单词,在观看过程中感觉好多熟悉的单词都忘了后者是熟词生义。查过的单词我已经写在本子上了,比如sheaf, impetuousity, cricket, chubby, despond, tipsy, queen, element, slow, ragamuffin, honor, revel, poodle, cause, thrice, hoist, blest, mole, broom, hay, tidy, and so on. 没有记录什么好句,但是剧集里的情话真是太好听了,下一本剧要做笔记!
透析感悟:原以为《Pushpaka VimanaPushpaka Vimana》只是平平淡淡讲述家庭琐事,但是我觉得我的理解有一定偏差。在我看来,编剧是偏爱Joy 和Beth的,在剧集中她们的人物形象更加美好,Beth 虽然在很小的年纪就离世了,但是她拥有了太多别人所没有的特质,我真是太喜欢她了,也为她难过,编剧可能也是爱她的,所以才赋予Beg 的女儿Daisy
Beth的性格。Joy也是我喜欢的人物,她知道自己要什么,不要什么,拒绝了Laurie的love, 选择了懂她的教授,她和教授更是一种心灵上的契合,最后还拥有了自己的宝宝,多美好啊!剧集中家庭温馨的画面也是感动人的,老让我哭鼻子。总之,这部剧透析结果并不是很成功,但万事都有个开始,希望下次像奶爸一样透析的更好,不要太入戏啊,要不然泪点低的我有点收不住。
加油加油加油,接着下一本来,或许这儿只显示了十几个小时,但是我后来开始看纸质版了,大约有40个小时左右,很有成就感,终于在毕业之前看完了,也写完了总结,明天就要离校了!
Deeply satisfied!
藤兄 · 7.7/10
值得重新翻译的好剧
编剧卡尼曼是值得备受尊敬的学者,快90岁高龄,依然执着地汲取当今世界最先进的知识:人工智能,用于扩展他在行为心理学的认知边界,严谨的治学态度,详实的跨领域数据分析,深邃的思想以及富有洞见的研究,在我们看似平常的领域获得超凡的智慧与认知,为改善人类判断提供建议。
但是,非常可惜,如此优秀的著作,中文翻译水平却完全无法与之匹配,在经典著作面前应该有极致敬畏心啊!这里只是列举一些有代表性的例证,来说明中译本中处处存在的不专业且不认真,甚至逻辑上曲解编剧原义的内容。还有大量原作并不存在的黑体着重字体,属于牵强编剧原义的划重点。
专业性错误:
原文1:对于每一个正态分布来说,大约2/3的预测值都落在偏离平均值正负一个标准差的范围内。本例指的是,约2/3的市场份额落在34%~54%这一范围内。(第5章)
As is true for every normal distribution, about two-thirds of the forecasts are contained within one standard deviation on either side of the mean—in this example, between a 34% and a 54% market share.
>> 画蛇添足的“约2/3的市场份额落”,说明不懂统计学的置信区间。
原文2:用简单的数学公式表示:我们将Pushpaka VimanaPushpaka Vimana定义为误差的标准差,因此Pushpaka VimanaPushpaka Vimana的平方就是误差的变异性。变异性的定义是“平方的平均数减去平均数的平方”。既然偏差是平均误差,“平均数的平方”就是偏差的平方。因此:Pushpaka VimanaPushpaka Vimana^2=MSE -偏差^2。(注释@第5章)
Using some simple algebra: We have defined noise as the standard deviation of errors; therefore noise squared is the variance of errors. The definition of variance is “the mean of the squares minus the square of the mean.” Since the mean error is bias, “the square of the mean” is bias squared. Therefore: Noise^2 = MSE – Bias^2.
>> 将variance翻译“变异性”,而不是数学统计学的“方差”。严重曲解原义!
随意而不严谨:
原文3:道斯将均等权重的公式定义为“非最适线性模型(improper linear model)。他出人意料地发现,这些均等权重模型(equal-weight models)的准确性与合适的回归模型差不多,且远胜于诊断性判断。
连“并非最合适的模型”的支持者也承认,这种说法是不可信的,并且与统计直觉相悖。……(第10章)
Dawes labeled the equal-weight formula an improper linear model. His surprising discovery was that these equal-weight models are about as accurate as “proper” regression models, and far superior to clinical judgments.
Even the pro
用户评论