雅书

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。

得到上万维钢解读过，好书

现有人类最佳的思维工具，需要反复读，反复吸收内化。

不想读了 怎么话都说不清楚啊 无语

万维钢精英日课3解读 模型必须符合两个要求。 第一 ，模型中包含的各种实体 —— 人也好、 组织也好、物品也好—— 以及这些实体之间 的相互关系，必须都有非常明确的定义。 第二，模型可以做逻辑推导。 其实你每次做数学应用题，都是在使用一个模 型。你知道题目包含什么假设，有什么因果关 系，就能用数学推导出一个结果。 正规化就是抽象化，抽象化才能可推导，而可 推导是个非常厉害的能力。 一旦思维上升到模 型的高度，你就不再是老百姓水平了， 一般的 道理就骗不了你。

看了5章去上网课了。网课讲得比较清楚，还有netlogo上的模型演示。

Introductory for ppl with limited stats background, but wordy and oversimplified for more advanced reader

浙江人民出版社的翻译太烂了 我来投奔原版了 畅快！

模型的本质是什么？如果“多样性”说的是观察问题的“视角”，“模型”说的就是研究问题的“镜头”。你可能知道投资者查理·芒格喜欢谈论“思维模型”，不过在万老师看来那其实是一些理解和思考的套路，相当于是新时期的成语典故。佩奇说的模型要高级得多，是学者们使用的那种正规的“理论模型”。

中文版看完能算么……

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

作为消遣花了半年时间才读完 很多提纲挈领的总结与反直觉的洞见很漂亮 深度恰到好处没有过于艰深也没有浅尝辄止 很多模型立即就可以在生活中应用 但多模型的应用则还需经验的累积

For data novices. Read by Blinkist.

学术型 不感冒

我都不好意评价了，越来越难，后面没看懂

1.模型是对真实世界的一种主观抽象描写，代表正规化的思考。选择什么样的模型、选择一个还是几个模型，则是智慧。 2.如果这个事件代表多个独立随机变量之和，它就满足正态分布，你不用担心会有什么极端的情况发生。如果一个事件是独立随机变量的乘积，那就是对数正态分布，其中会有一些比较极端、但不是那么极端的事情发生。如果一个事件中的随机变量不是互相独立的，有互相模仿或者达成了紧密的关联，那你就必须做好应对极端情况的准备。 3.让人乐观的经济必须保持一个最起码的增长率；单纯靠投资来拉动经济增长不可持续；劳动力对经济增长的贡献是线性的；长远看来，只有通过技术创新提高产品的附加值，才是真正的增长之本。

适合社会学，经济学，人文科系建模。

So far so good, I appreciate studies of various models, especially the last chapter to explain inequality with “many models”. As stated, no model is perfect, but all models are useful somehow. Basic concepts and applications of each model are sufficiently covered, not much deep study though. Worth spending time to know there exist those options.

看了能赚更多钱吗? 不一定

密歇根大学管理学教授的书，最有印象的是一个数据到信息的传输模型，人类沟通怎么分布的