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模型思维 8.4

模型思维
豆瓣评分:8.4
作者: 斯科特•佩奇
原作名: The Model Thinker: What You Need to Know to Make Data Work for You
译者: 贾拥民
出版年: 2019-11-1
页数: 561
定价: 149.90元
装帧: 精装
丛书: 圣塔菲书系
ISBN: 9787213095436

内容简介  · · · · · ·

工作中,你在团队中是不是不可替代的人?

爱情上,为什么异地恋的相聚能够带来很大的幸福感?

游戏中,选择什么样的策略才能在各种游戏中立于不败之地?

现实社会中,为什么很少有女性成为CEO?为什么披头士的歌曲会那么流行?

……

关于这些问题的正确答案,都可以用斯科特·佩奇新书《模型思维》中的模型来回答。斯科特·佩

奇是风靡全球的“模型思维课”主讲人,有超过100万各行各业的人反复学习并从中受益。新

书《模型思维》讲解了24种模型,从线性回归到随机漫步,从博弈论到合作,涵盖学习、工作、

生活等方方面面——这些有趣的模型可以把任何人变成天才。

芒格说:“要想成为一个有智慧的人,你必须拥有多个模型。”这是一个数据爆炸的时代,数据充

斥着我们的工作与生活,但仅拥有数据是远远不够的,必须学会让数据说话。模型就是让数据说

话的秘诀,模型将帮助我们所有人从掌握信息提升…

(展开全部)

工作中,你在团队中是不是不可替代的人?

爱情上,为什么异地恋的相聚能够带来很大的幸福感?

游戏中,选择什么样的策略才能在各种游戏中立于不败之地?

现实社会中,为什么很少有女性成为CEO?为什么披头士的歌曲会那么流行?

……

关于这些问题的正确答案,都可以用斯科特·佩奇新书《模型思维》中的模型来回答。斯科特·佩

奇是风靡全球的“模型思维课”主讲人,有超过100万各行各业的人反复学习并从中受益。新

书《模型思维》讲解了24种模型,从线性回归到随机漫步,从博弈论到合作,涵盖学习、工作、

生活等方方面面——这些有趣的模型可以把任何人变成天才。

芒格说:“要想成为一个有智慧的人,你必须拥有多个模型。”这是一个数据爆炸的时代,数据充

斥着我们的工作与生活,但仅拥有数据是远远不够的,必须学会让数据说话。模型就是让数据说

话的秘诀,模型将帮助我们所有人从掌握信息提升到拥有智慧。

本书中的24种模型就是一个应对复杂世界的思维工具箱。各行各业、各种需求的所有人都可以

根据此书建立专属于自己的思维工具箱,成为一个多模型思考者。它将帮助你整理数据、提取信

息、去伪存真,在决策时让你知道选择什么样的模型,选取一个模型还是几个模型。而这是现代

高手必备的一种大智慧。

作者简介  · · · · · ·

超过100万用户的“模型思维课”主讲人。密歇根大学复杂性研究中心“掌门人”。圣塔菲

研究所外聘研究员。曾出版《多样性红利》一书。

以对社会科学多样性和复杂性的研究和建模面闻名。具体研究方向包括路径依赖,文化、集

体智慧、适应和社会生活的计算模型。

于2011年当选美国艺术与科学学院院士,获得2002年的IGERT奖、2001—2006年的生

物复杂性项目SLUCE奖和2013年的古根海姆奖。

目录  · · · · · ·

序言这本书是怎样写成的
Part1为什么需要模型思维
01做一个多模型思考者
02模型的7大用途
03多模型思维
04对人类行为者建模
· · · · · ·

原文摘录  · · · · · ·  ( 全部 )

  • As impressive as the data may be, it is nopanacea, We now know what has happenedand is happening, but, owing to the complexity of the modern world, we may be less capable of understanding why it happened. Empirical findings may be misleading. Data on piece-rate work oftenshows that the more people are paid per unitof output, the less they produce. A model in which pay depends on work conditions canexplain those data. If conditions are poor sothat producing output is difficult, per unit pay may be high. If conditions are good, perunit pay may be low. Thus, higher pay does not lead to less productivity. Instead, more difficult work conditions require higher perunit pay.

  • 如果没有模型人们就会受到各种认知偏差的影响:我们会对近期发生的事件赋予过高的权重、会根据“合理程度”分配概率、会忽略各种基本比率。如果没有模型,我们处理数据的能力就会受到极大的限制。

    —— 引自章节:Part1为什么需要模型思维

> 全部原文摘录

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