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數理科學和化學 概率論與數理統計 運籌學
 
 
 
 
模型思維
 作  者: (美)斯科特.佩奇
 出版單位: 浙江人民
 出版日期: 2019.12
 進貨日期: 2020/6/3
 ISBN: 9787213095436
 開  本: 16 開    
 定  價: 1124
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編輯推薦:

查理•芒格說:“要想成為一個有智慧的人,你必須擁有多個模型。”萬維鋼說,斯科特?佩奇說的模型比芒格的要高級得多,他引入了數學,是學者們使用的那種正規的“理論模型”。

用模型來思考的人,持續chao越那些不用模型的思考者;掌握多種模型的人,也持續chao越那些掌握單個模型的人。掌握多種模型,就像站在一間擁有很多窗戶的房子裡,以不同的方式看向世界。一旦你的思維上升到模型的高度,我們就不再是普通老百姓水平了,一般的道理就騙不了我們。

無論你是想要提升思維、更新認知的你我,還是奮鬥在商界的大數據使用者、需要根據數據做商業決策投資者、咨詢師、正在進行社會科學研究的學者、熱愛數學建模的學生,這些模型都是我們強有力的工具。

實力和運氣到底哪個才是成功的關鍵?
現在的市場體系是否會造成更大的貧富差距?
為什麼異地戀的相聚能夠帶來很大的幸福感?
你在團隊中是不是不可替代的那個人?
為什麼我的朋友學打網球,我也更有可能學打網球?
選擇什麼樣的策略才能在遊戲中處於不敗之地……24種模型,解決幾乎所有問題。

湛廬文化出品。


內容簡介:

工作中,你在團隊中是不是不可替代的人?

愛情上,為什麼異地戀的相聚能夠帶來很大的幸福感?

遊戲中,選擇什麼樣的策略才能在各種遊戲中立於不敗之地?

現實社會中,為什麼很少有女性成為CEO?為什麼披頭士的歌曲會那麼流行?

……

關於這些問題的正確答案,都可以用斯科特?佩奇新書《模型思維》中的模型來回答。斯科特?佩奇是風靡全球的“模型思維課”主講人,有超過100萬各行各業的人反覆學習並從中受益。新書《模型思維》講解了24種模型,從線性回歸到隨機漫步,從博弈論到合作,涵蓋學習、工作、生活等方方面面——這些有趣的模型可以把任何人變成天才。

芒格說:“要想成為一個有智慧的人,你必須擁有多個模型。”這是一個數據爆炸的時代,數據充斥著我們的工作與生活,但僅擁有數據是遠遠不夠的,必須學會讓數據說話。模型就是讓數據說話的秘訣,模型將幫助我們所有人從掌握信息提升到擁有智慧。

本書中的24種模型就是一個應對複雜世界的思維工具箱。各行各業、各種需求的所有人都可以根據此書建立專屬於自己的思維工具箱,成為一個多模型思考者。它將幫助你整理數據、提取信息、去偽存真,在決策時讓你知道選擇什麼樣的模型,選取一個模型還是幾個模型。而這是現代高手必備的一種大智慧。


作者簡介:

【美】斯科特?佩奇(Scott Page)

超過100萬用戶的“模型思維課”主講人。密歇根大學複雜性研究中心“zhang門人”。聖塔菲研究所外聘研究員。曾出版《多樣性紅利》一書。

以對社會科學多樣性和複雜性的研究和建模面聞名。具體研究方向包括路徑依賴,文化、集體智慧、適應和社會生活的計算模型。

於2011年當選美國藝術與科學學院院士,獲得2002年的IGERT獎、2001—2006年的生物複雜性項目SLUCE獎和2013年的古根海姆獎。


圖書目錄:

序言 這本書是怎樣寫成的

Part 1 為什麼需要模型思維

01 做一個多模型思考者

02 模型的7大用途

03 多模型思維

04 對人類行為者建模

Part 2 模型思維

05 正態分布

06 冪律分布

07 線性模型

08 非線性模型

09 與價值和權力有關的模型

10 網絡模型

11 廣播模型、擴散模型和傳染模型

12 熵:對不確定性建模

13 隨機游走

14 路徑依賴模型

15 局部互動模型

16 李雅普諾夫函數與均衡

17 馬爾可夫模型

18 系統動力學模型

19 基於閾值的模型

20 空間競爭模型與享受競爭模型

21 博弈論模型

22 合作模型

23 與集體行動有關的問題

24 與機制設計有關的模型

25 信號模型

26 學習模型

27 多臂老虎機問題

28 崎嶇景觀模型

結語 像芒格一樣智慧地思考——多模型思維的實際應用


章節試讀:

這是一本關於模型的書。我在書中用簡潔的語言描述了幾十個模型,並解釋該如何應用它們。模型是用數學公式和圖表展現的形式化結構,它能夠幫助我們理解世界。掌握各種模型,可以提高你的推理、解釋、設計、溝通、行動、預測和探索的能力。

本書提倡多模型思維方法,應用模型集合理解複雜現象。本書的核心思想是:多模型思維能夠通過一系列不同的邏輯框架“生成”智慧。不同的模型可以將不同的力量分別突顯出來,它們提供的見解和含義相互重疊並交織在一起。利用多模型框架,我們就能實現對世界豐富且細緻入微的理解。本書還包括了一些正式的論證,闡述了如何對現實世界應用多模型框架。

本書非常實用。多模型思維具有十分重要的實用價值。運用這種思維方式,你就能更好地理解複雜現象,就能更好地推理。你將會在職業生涯、社區活動和個人生活中表現出更小的差距,做出更加合理的決策。是的,你甚至還可能會變得更有智慧。

25年前,像本書這樣講解模型的著作主要是供教授們和研究生們研究商業、政策和社會科學所用的,金融分析師、精算師和情報界人士也是潛在的讀者。這些人都是應用模型的人,他們也是與大型數據庫關係最密切的人,這並不是偶然。不過到了今天,關於模型的書已經擁有了更多的讀者:廣大的知識工作者們。由於大數據的興起,他們現在已經把模型作為日常生活的一部分了。

如今,用模型組織和解釋數據的能力,已經成了商業策略家、城市規劃師、經濟學家、醫療專家、工程師、精算師和環境科學家等專業人士的“核心競爭力”。任何人,只要想分析數據、制訂業務發展策略、分配資源、設計產品、起草協議就必須應用模型,哪怕是做出一個簡單招聘決策,也要運用模型思維。因此,掌握本書的內容,特別是那些涉及創新、預測、數據處理、學習和市場準入時間選擇的模型,對許多人都有非常重要的實際價值。

使用模型來思考能夠帶給你的,遠遠不僅僅是工作績效的提高。它還會使你成為一個更優秀的人,讓你擁有更強的思考能力。你將更擅長評估層出不窮的經濟事件和政治事件,更能識別出自己和他人推理中的邏輯錯誤。有了這種思維方式,你將懂得辨識什麼時候意識形態取代了理性思考,並對各種各樣的政策建議有更豐富、更有層次的洞見,無論是擴建城市綠地的建議,還是強制藥物檢測的規定。

所有這些好處都來自與多種多樣模型的“親密接觸”,幸運的是,我們用不著一下子掌握千百種模型,而只需先掌握幾十種就足夠了。本書給出的這些模型就為你提供了一個很好的出發點。它們來自多門學科,其中包括許多人耳熟能詳的囚徒困境博弈模型,逐底競爭(Race to the Bottom)和關於傳染病傳播的SIR模型,等等。所有這些模型都有一個共同的形式:它們都假設一些實體,通常是人或組織,並描述他(它)們是如何相互作用的。

本書所討論的模型可以分為三類:對世界進行簡化的模型、用數學概率來類比的模型以及人工構造的探索性模型。無論哪一種形式,模型都必須是易處理的。模型必須足夠簡單,以便讓我們可以在模型中應用邏輯推理。例如,我們討論了一種傳染病模型,這個模型由易感者、感染者和痊愈者組成,可以給出傳染病的發生概率。利用這個模型,我們可以推導出一個傳染閾值,也就是一個臨界點,超過這個臨界點,傳染病就會傳播。我們還可以確定,為了阻止傳染病傳播,需要接種疫苗人數的比例。

儘管單個模型本身可能就已經相當強大了,但是一組模型可以實現更多的功能。在擁有多個模型的情況下,我們能夠避免每個模型本身所固有的侷限性。多模型方法能夠消除每個單個模型的盲點。基於單一模型的政治選擇可能忽略了世界的一些重要特徵,如收入差距、身份多樣性以及與其他系統的相互依賴關係。1有了多個模型,我們可以達成對多個流程的邏輯推理,可以觀察不同因果過程是如何重疊和相互作用的,也擁有了理解經濟、政治和社會世界複雜性的可能。而且,我們在這樣做的時候並不需要放棄嚴謹性,因為模型思維能夠確保邏輯的一致性。由此,推理將建立在紮實的證據基礎之上,因為模型需要用數據檢驗、改進和精煉。總而言之,當我們的思維得以在多個邏輯上一致、處在通過了經驗驗證的框架中時,我們更有可能做出明智的選擇。

大數據時代的模型

在當今這個大數據時代,像本書這樣一本討論模型的書可能看上去有些不合時宜。現在,數據正以前所未有的維度和粒度急速地涌現出來。過去,消費者的購買數據只能以每月匯總表的形式打印出來,而現在卻可以與空間、時間信息及消費者“標籤”一起實時傳輸。學生的學習成績數據,現在也包括每一份作業、每一篇論文、每一次測驗和考試的分數,而不再僅僅是一個期末總成績了。過去,農場工人也許只能在每月一次的農場會議上提出土壤過於乾燥的問題,而現在,他們卻能夠用拖拉機自動傳輸以平方米為單位的關於土壤肥力和水分含量的實時數據了。投資公司要跟蹤數千隻股票的數十種比率和趨勢,並使用自然語言處理工具來解析文檔。醫生則可以隨時提取包括相關遺傳標記在內的患者記錄。

僅僅在25年以前,大多數人獲得的知識只能來自書架上的幾本書。也許你工作的地方有一個小型圖書館,或者你家裡有全系列的百科全書和幾十本參考書。學術界、政府和私營部門的研究者則可以利用大型圖書館的館藏資料,但是他們也經常不得不親身前往查閱。就在20世紀末21世紀初,為了獲得必要的信息,學者們仍然不得不在卡片目錄室、縮微膠片閱覽室、圖書館書架以及私人收藏家的“寶庫”之間來往穿梭。

現在,這一切都發生了顛覆性的變化。幾個世紀以來一直受到紙張束縛的知識內容,今天已經以數據包的形式在“空中”自由流動了。關於此時此地的實時信息也是如此。以前,新聞是刊載在報紙上的,最高以每天一次的頻率送到我們手上;而現在,新聞卻是以連續的數字流形式流入我們的個人設備。股票價格、體育賽事比分、關於政治經濟事件和文化事件的新聞,全都可以實時查詢、實時訪問。

然而,無論數據給我們留下的印象如何深刻,它都不是靈丹妙藥。我們也許可以通過數據了解到已經發生了什麼和正在發生什麼,但是,由於現代世界是高度複雜的,我們可能很難能理解為什麼會發生這種情況。更何況,經驗事實本身也可能是誤導性的。例如,關於計件工資制的統計數據往往會顯示,工人每生產一件產品獲得的報酬越高,他們生產的產品就會越少。對此,用一個薪酬取決於工作條件的模型可以很好地解釋相關數據。如果工作條件很差,導致很難生產出產品,那麼每單位產品的工資可能很高;如果工作條件很好,那麼每單位產品的工資就可能會很低。因此,並不是更高的計件工資導致了更低的生產率,而是更加糟糕的工作條件導致了這種結果。

此外,我們社會中的大多數數據,也就是關於經濟、社會和政治現象的數據,都只是時間長河上的瞬間或片斷的記錄。這種數據是不能告訴我們普遍真理的。我們的經濟、社會和政治世界並不是固定不變的。在這個十年內,男孩在標準化考試中的成績超過了女孩,但是下個十年就有可能變為女孩的成績好於男孩。人們今天投票的原因,可能與未來幾十年投票的原因截然不同。

我們需要模型,不然就無法理解計算機屏幕上不斷滑過的數據流。因此,這個時代,可能恰恰因為我們擁有如此多的數據,也可以被稱為多模型時代。縱觀學術界、政府、商界和非營利部門,你基本上無法找到任何一個不受模型影響的研究領域,甚至可以說根據不存在不需要模型的決策領域。麥肯錫(McKinsey)和德勤(Deloitte)等咨詢業巨頭要通過構建模型來制訂商業策略;貝萊德集團(BlackRock)和摩根大通集團(JPMorgan Chase)等金融業大公司要利用模型來選擇投資,州立農業保險公司(State Farm)和美國好事達保險公司(Allstate)等公司的精算師要藉助風險校正模型來給保險單定價。谷歌公司的人力資源部門要利用預測分析模型來為超過300萬求職者進行評估。各大學和學院的招生人員也要建立模型,以便從成千上萬的申請入學者當中選出合格的新生。

美國行政管理和預算局(Office of Management and Budget)通過構建經濟模型預測稅收政策的影響。華納兄弟公司通過數據分析模型評估觀眾對電影的反應。亞馬遜公司開發機器學習模型向消費者推薦商品。由美國國家衛生研究院(National Institutes of Health)資助的研究團隊建立了人類基因組學的數學模型,用於尋找和評估癌症潛在的治療方法。蓋茨基金會使用流行病學模型設計疫苗接種策略。甚至運動隊也都使用模型來預測選秀結果和交易機會,並制訂比賽策略。例如,芝加哥小熊隊(Chicago Cubs)之所以能夠在經歷了一個多世紀的失敗後贏得世界職業棒球聯賽的冠軍,就是因為很好地利用了模型去選擇球員、設計比賽策略。

對於使用模型的人來說,模型思維的興起還有一個更簡單的解釋:模型能夠讓我們變得更聰明。如果沒有模型,人們就會受到各種認知偏差的影響:我們會對近期發生的事件賦予過高的權重、會根據“合理程度”分配概率、會忽略各種基本比率。如果沒有模型,我們處理數據的能力就會受到極大的限制。有了模型,我們就能澄清相關假設且更有邏輯地進行思考,還可以利用大數據來擬合、校準、檢驗因果關係與相關性。總之,有了模型,我們的思考會更有效。有證明表明,如果讓模型與人面對面直接“競爭”,模型將會勝出。


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