From the stock market to genomics laboratories, census figures to marketing email blasts, we are awash with data. But as anyone who has ever opened up a spreadsheet packed with seemingly infinite lines of data knows, numbers aren’t enough: we need to know how to make those numbers talk. In The Model Thinker, social scientist Scott E. Page shows us the mathematical, statistical, and computational models–from linear regression to random walks and far beyond–that can turn anyone into a genius. At the core of the book is Page’s “many-model paradigm,” which shows the reader how to apply multiple models to organize the data, leading to wiser choices, more accurate predictions, and more robust designs. The Model Thinker provides a toolkit for business people, students, scientists, pollsters, and bloggers to make them better, clearer thinkers, able to leverage data and information to their advantage.
Scott E. Page is the Leonid Hurwicz Collegiate Professor of Complex Systems, Political Science, and Economics at the University of Michigan and an external faculty member of the Santa Fe Institute.
翻译的人估计真的没学过统计学……什么时候翻译成方差、什么时候翻译成变异性分不清楚不说,翻译成变差是什么鬼?看了公式才搞明白是什么…… 我就想顺顺当当看中文,非逼着人中英文对照着看,闹不闹心!看到中心极限定理的翻译真的怒了,忍不住不吐槽!什么叫做“方差都是有限...
评分很快大家应该会看到一本名为《多样性红利》书籍的推广,这本书提出了“一个人是否聪明不是由智商决定的,而是取决于认知工具的多样性”的创新观点,很有意思。但今天推荐的不是这本书,而是这本书作者在2018年年底出版的新作《模型思考者》(The Model Thinker),是新书但内容...
评分第一组,是两个分布模型,正态分布和幂律分布。这个标准其实很简单,那就是看,样本之间,会不会相互影响。假如样本之间是独立的,比如身高,张三的身高,影响不到李四的身高。那么你就可以判断,身高遵循的是正态分布。假如样本之间相互关联,彼此影响,这个系统就遵循幂律分...
评分第一组,是两个分布模型,正态分布和幂律分布。这个标准其实很简单,那就是看,样本之间,会不会相互影响。假如样本之间是独立的,比如身高,张三的身高,影响不到李四的身高。那么你就可以判断,身高遵循的是正态分布。假如样本之间相互关联,彼此影响,这个系统就遵循幂律分...
评分很快大家应该会看到一本名为《多样性红利》书籍的推广,这本书提出了“一个人是否聪明不是由智商决定的,而是取决于认知工具的多样性”的创新观点,很有意思。但今天推荐的不是这本书,而是这本书作者在2018年年底出版的新作《模型思考者》(The Model Thinker),是新书但内容...
这本书的叙事节奏非常独特,它不像传统的教科书那样循规蹈矩,反而更像是一场由顶级智者引导的、深入思想迷宫的探索之旅。作者的笔触充满了对人类认知局限性的深刻同情,但又绝不放纵于模糊不清的解释。我尤其欣赏书中对“锚定效应”和“确认偏误”等认知偏差进行“模型化”处理的方式。他们不再是简单的心理学术语,而是被放入一个更大的决策模型中,分析它们如何在信息流中被放大或抑制。这种处理方式让我意识到,许多我们自以为是“直觉”或“经验”的东西,其实都遵循着可被识别和预测的模式。在阅读过程中,我不断地停下来,对照自己最近做出的几个重大决定,赫然发现自己掉入了书中警示的几种模型陷阱。这本书的伟大之处在于它的即时应用性——它不只停留在理论层面,而是直接指向了行为的优化。它教会你的,不是你应该思考什么,而是**如何**更有效地组织你的思想材料,以应对一个日益复杂且充满噪音的世界。读完后,我感觉自己的“思维操作系统”完成了一次重要的升级和重构。
评分我必须承认,这本书的阅读体验是极具挑战性,但也因此收获巨大。它绝非那种轻松愉快的“鸡汤”读物,更像是一场智力上的马拉松。作者对不同模型背后的逻辑链条的拆解极其细致入微,尤其是在处理系统动力学和反馈回路的部分,内容密度之高,让人不得不放慢速度,甚至需要停下来,拿笔在草稿纸上勾勒出那些循环往复的关系图。我特别欣赏它对“模型局限性”的坦诚讨论——任何模型都是对现实的简化,过度依赖单一模型往往会导致灾难性的误判。这种辩证的视角,比那些只会推销“万能公式”的书籍高明得多。在探讨了经济学、物理学乃至生物学中被借用的思维模型后,我开始反思我们日常工作流中的许多“惯例”,很多时候,这些惯例不过是未经检验的、过时的简化模型在惯性下的残留。这本书成功地激发了我对“元认知”的兴趣,即思考我们是如何思考的,以及我们所依赖的思考工具是否适用于当前的环境。对于任何致力于提升决策质量,并且不惧怕深度思考的人来说,这本书提供了一个无与伦比的、结构化的探索框架。
评分初次翻阅时,我有些被其庞大的知识版图所震慑,感觉像是在攀登一座知识的高峰,每一步都需要稳扎稳打。这本书的精彩之处在于它成功地搭建起了一座跨学科的桥梁。它没有将心理学、经济学、计算机科学中的思维模型割裂开来,而是展示了它们之间深层次的同构性。例如,书中对“预测市场”和“博弈论”的结合分析,揭示了人类群体决策的内在逻辑,这比我以往读过的任何一本单独讨论这些主题的书都要深刻。我印象最深的是它对“最小可接受错误”(Minimum Acceptable Error)的讨论,这在工程设计和风险管理中至关重要,它迫使读者正视在任何现实约束下,完美解决方案都是虚妄的,关键在于如何管理不可避免的误差。全书的逻辑推进如同精密的钟表,环环相扣,很少有冗余的文字。对于那些渴望超越专业壁垒,建立起一种普适性智能框架的人来说,这本书无疑是近期出版物中的一座灯塔。它要求你付出努力,但给予你的回报是思维清晰度和判断力的显著提升。
评分这本书给我带来的最深切感受是,它极大地拓宽了我对“解决问题”这个概念的理解。过去总觉得解决问题就是要找到那个唯一的“正确答案”,但读完后才明白,在复杂系统中,更重要的是理解问题的“结构”和“边界条件”。书中对“黑天鹅事件”的分析尤其发人深省,它不仅解释了这种事件的不可预测性,更关键的是,它提供了一种在面对高度不确定性时,如何构建“鲁棒性”而非仅仅追求“效率”的思维路径。这种从效率导向到韧性导向的转变,在当前的全球环境下显得尤为重要。我发现书中对“外部性”和“涌现现象”的阐释,完美地解释了许多我们习以为常却又不甚理解的社会现象——比如城市交通的拥堵,或者社交媒体上的群体极化。作者的叙述风格非常克制且精准,没有过多的煽情,一切论证都建立在扎实的概念推导之上,这种严谨性让读者对其中提出的每一个见解都抱持着高度的信任感。这本书更像是工具箱里的瑞士军刀,它不给你一锤子买卖,而是给你一套能应对各种场合的精细化工具集。
评分这本书简直是思维方式的百科全书,它以一种极其系统且引人入胜的方式,剖析了我们在日常决策、复杂问题解决乃至宏观社会观察中所依赖的各种“模型”。作者并非仅仅罗列理论,而是将那些抽象的思维框架具象化,让你仿佛手持一套万能工具箱,随时可以应对不同的挑战。比如,书中对概率思维和贝叶斯推断的讲解,深度远超一般科普读物,它没有停留在“事后诸葛亮”的层面,而是教你如何在信息不完全的情况下,动态调整你的信念权重。读完后,我发现自己看新闻、评估投资风险,甚至与人争论时的视角都发生了根本性的转变——不再是简单地站队,而是开始主动去识别隐藏的假设和替代性的解释路径。书中很多案例都非常巧妙,比如利用“帕累托法则”来识别关键瓶颈,或者用“囚徒困境”来理解商业竞争中的非理性选择。它真正做到了“授人以渔”,让读者建立起一套稳固的认知底层架构,而不是囫囵吞枣地记住几个时髦词汇。这本书的价值在于,它强迫你跳出自己舒适的思维定势,去拥抱复杂性,并用更严谨、更结构化的方式去接近真相。它不是一本让你读完就束之高阁的消遣读物,更像是一本需要反复翻阅、随时在实践中印证的案头宝典。
评分浙江人民出版社的翻译太烂了 我来投奔原版了 畅快!
评分如果一个人浑浑噩噩地混日子,只体验而不知道总结,他得到的就只有数据。从数据到智慧,你会发现越往上就越主观。信息已经是个性化的总结。知识中的因果关系已经是主观的判断。而智慧,更可以说是一种艺术。
评分得到上万维钢解读过,好书
评分浙江人民出版社的翻译太烂了 我来投奔原版了 畅快!
评分看完一半。巨细无遗,用通俗的道理解释了许多统计学,工程,经济学的概念和现象
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