数学教你不犯错,下:搞定期望值、认清回归趋势、弄懂存在性

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原文作者: Jordan Ellenberg
图书标签:
  • 数学
  • 概率
  • 期望值
  • 回归分析
  • 统计学
  • 思维方式
  • 决策
  • 风险管理
  • 实用数学
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具体描述

数学界的《苹果橘子经济学》,颠覆数学太过抽象、与生活无关的刻板印象!

  会数学就像戴上X光的眼镜,能从混乱无序的世界表像里,看透其后隐藏的结构。数学是一门不会把事情搞错的学问,它的技术与习惯经历过多少世纪的辛勤努力与论辩。手中有了数学当工具,你可以更深刻、更稳健、更有意义的了解这个世界。你需要的只是一位教练,或甚至是一本书,来教导你相关规则及基本战术。而这本《数学教你不犯错》就是你最好的教练,它能教你如何达成目标。

  在《数学教你不犯错》的下册中, 你会知道什么是期望值,知道期望值的正确用法,例如在买乐透时,什么时候才是出手的好时机;如何做决定才能获利最多、损失最少。你还会明白回归趋势,不再会对未来抱持不实际的想法,得以知道如何判断才是正确之道。你还能清楚存在性是什么,从此不会给民调数据搞得团团转,清楚看出谁用什么手段在操纵民意。你会发现,许多的盲点,都可以用数学突破,数学真的可以教你不犯错。

名人推荐

  是有特色、文笔又好的数学科普书。──译者李国伟教授
 
  这本书将帮你了解, 生活中处处需要数学思考力。──《华尔街日报》

  《数学教你不犯错》可以帮你探索你的数学超能力。──《科学美国人》

  艾伦伯格寻找现实生活情境中数学原则的才能,让所有数学老师都嫉妒。──《华盛顿邮报》

  诗人数学家为这个大数据时代提供有力且深具娱乐性的入门书……是值得任何人一读的数学科普书。──《Salon》

  作者避用艰深术语,并採用真实世界的逸闻、简单的方程式与图形,传达出即使是简单的数学,也是有力的工具。──《柯克斯书评》


好的,这是一份不包含《数学教你不犯错,下:搞定期望值、认清回归趋势、弄懂存在性》具体内容的详细图书简介。 图书名称:概率迷宫与决策之梯:统计思维如何重塑你的世界观 内容简介 在这个信息爆炸、决策无处不在的时代,我们每天都在与不确定性打交道。从投资组合的构建到日常健康风险的评估,从预测市场走向到理解社会现象的背后驱动力,我们无时无刻不在进行概率性的判断。然而,许多人受制于直觉的偏见、对随机性的误解,以及对复杂数据分析工具的陌生感,往往做出次优甚至错误的决策。 《概率迷宫与决策之梯:统计思维如何重塑你的世界观》正是为那些渴望超越直觉、驾驭不确定性,并希望建立严谨决策框架的读者而作。本书不是一本枯燥的数学教科书,而是一场深刻的思维之旅,它将带领你穿越概率与统计的复杂地带,领悟背后的核心逻辑,并将这些逻辑转化为解决实际问题的强大工具。 第一部分:直觉的陷阱与随机性的真相 我们的大脑是为确定性世界演化的,因此在面对随机性和概率时,很容易产生系统性的偏差。本部分深入探讨了人类决策中常见的认知误区。我们将剖析诸如“赌徒谬误”(Gambler's Fallacy)、“可得性启发”(Availability Heuristic)以及“确认偏误”(Confirmation Bias)是如何潜移默化地影响我们对风险的评估和概率的估计的。 重点内容包括: 理解独立事件与序列依赖: 为什么抛硬币的结果并不会因为前几次的结果而改变?本书将用清晰的案例,解释独立事件的基本原理,并展示如何区分真正的随机序列和那些被我们强行赋予意义的假象。 基准率的威力: 面对罕见事件时,我们倾向于过度关注具体信息而忽略了整体背景。我们将详细讲解如何使用基础概率(Base Rate)来修正我们的初始判断,尤其在医学诊断、安全评估等高风险领域,正确应用基准率是避免灾难性错误的基石。 “大数定律”的实际意义: 许多人对“大数定律”存在误解,认为它保证了短期内的平衡。本书将澄清这一概念,阐述其在长期观察中的稳定作用,并解释它与短期波动的区别。 第二部分:构建模型:从观察到预测的桥梁 统计学的核心在于通过有限的数据来推断未知。本部分着重于介绍如何构建有效的模型,并理解模型局限性。我们关注的不是复杂的公式推导,而是如何利用模型来简化现实、识别关键变量。 相关性与因果性的辩证: 这是统计分析中最容易混淆的关键点。本书将提供大量案例,展示如何区分仅仅是共同变化的两个变量(相关性)与一个变量直接导致另一个变量变化(因果性)。我们将介绍诸如“混淆变量”(Confounding Variables)和“中介变量”(Mediating Variables)的概念,帮助读者在分析数据时保持清醒的头脑。 探索性数据分析(EDA)的艺术: 在进行正式建模之前,充分理解数据的内在结构至关重要。我们将介绍如何通过可视化手段(如散点图、箱线图、直方图)快速捕捉数据的分布形态、异常值以及潜在的关系结构,从而指导后续的分析方向。 抽样的智慧: 数据的质量决定了结论的可靠性。本书将详细讨论不同抽样方法(如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样)的优缺点,以及非随机抽样可能带来的系统性偏差(Bias)。理解如何获取一个具有代表性的样本,是进行可靠推断的前提。 第三部分:决策科学与风险管理 统计思维的最终目标是指导更优的决策。本部分将探讨如何将概率概念应用于实际的决策制定过程,尤其是在信息不完全的情况下。 效用理论与决策树: 我们如何量化不同结果的价值?本书将介绍基础的效用理论,帮助读者将主观的“好”或“坏”转化为可比较的数值,并利用决策树工具,系统地评估面对多个路径和不确定结果时的最佳选择顺序。 贝叶斯思维的回归: 与传统的频率派统计方法不同,贝叶斯方法提供了一种更灵活、更贴近人类学习过程的推理框架。我们将以直观的方式解释贝叶斯定理,展示如何将新的证据系统地融入我们原有的信念中,不断更新和优化我们的世界观。这对于理解持续演变的环境(如金融市场或技术迭代)尤为关键。 如何解读统计报告与科学文献: 在媒体和研究中,统计数据被广泛引用,但其含义往往被简化或误传。本书教会读者识别常见的统计滥用手段,如选择性报告显著结果(P-Hacking)、误用置信区间,以及如何批判性地评估研究结果的普适性和稳健性。 面向读者 本书适用于所有需要处理不确定性、渴望提升决策质量的专业人士和普通读者。无论您是商业管理者、金融分析师、市场营销人员、政策制定者,还是仅仅希望在日常生活中做出更明智选择的个体,本书都将为您提供一套坚实的、可操作的统计思维框架。通过学习本书,您将不再是概率的被动接受者,而是能够主动驾驭不确定性的决策者。

著者信息

作者简介

艾伦伯格 Jordan Ellenberg


  从小就是数学神童,并乐意用一般人听得懂得描述,介绍数学与真实世界的连结。

  艾伦伯格是哈佛大学数学博士、威斯康辛大学数学教授,并获得约翰霍普斯金大学创意写作硕士。数学主题的文章散见于《纽约时报》、《华盛顿邮报》、《连线》杂志、《华尔街日报》,并是《石板》杂志专栏作家。

  艾伦伯格从小就是天才,两岁就会读书,五岁时就可以做两位数乘法,十二岁时考SAT,数学就拿到800分满分,现在身为数学教授的他,是数学界的超级明星,他在这本书中为读者揭示混沌世界表像下隐藏的数学思维之美,教读者运用数学思考的力量,做出更准确的工作与生活决策,解决日常生活的问题,这本书就是要帮助数学门外汉学习用数学思维思考问题的技能。

译者简介

李国伟


  致力于科普推广的数学家

  1948年生于南京。台湾大学数学系毕业,美国杜克大学数学博士。曾任中央研究院数学研究所所长,中研院数学所研究员,多年来致力于科学普及工作,为天下文化「科学文化」丛书策画者之一。曾获李国鼎通俗科学写作佳作奖、吴大猷科学普及着作奖翻译类佳作奖。着有《一条画不清的界线》,译有《笛卡儿,拜拜!》(与饶伟立合译)、《电脑也搞不定》、《科学迎战文化敌手》。

图书目录

PART III  期望值是什么?
第11章:你期望赢得乐透时,是在期望什么
第12章:错过更多班机
第13章:火车铁轨相交之处
 
PART IV  认清回归,不错估趋势
第14章:平庸会出头
第15章:高尔顿的椭圆
第16章:肺癌令你抽菸吗?
 
PART V  存在性的真实意义
第17章:没有民意这种东西
第18章:「我从虚空中创造出一个新奇宇宙」
结语  如何做才能正确

图书序言

序言    

什么时候用得到数学


  我们在本书里遇见的数学家,并不只是拆穿不恰当精准性的人,或只是算数的批评者。他们有所发现,也有所建树。高尔顿发现趋向平均数的回归的概念;康道塞替社会决策的制定开创了新的典范;鲍耶发明了一种完全新奇的几何学,是一个怪异新宇宙;夏浓与汉明做出自己的几何,在那种空间里住的是数位讯号而非圆与三角;沃德帮忙把装甲放到飞机上正确的地方。

  每位数学家都会创造出新东西,有些创造的东西大,有些创造的东西小。所有数学的写作都是创意写作。我们能用数学创造出来的东西,没有任何物理上的极限;它们可以是有限的或者无穷的,它们在可见的宇宙里也许能够实现也许不能够。这种状况有时候让局外人以为,数学家是航行在迷幻似的危险心灵火焰国度,直直盯着那些会使勇气不足的人发疯的景象,偶尔还真的把自己也逼疯了。

  从我们已经看过的事实,上面的说法并不真确。数学家不是疯子,我们不是外星人,我们也不是神祕客。

  真实的状况是,数学理解的感受是特殊经验,你会突然之间明了到底在做什么,而且是全然的确定,一路通到事理的最底层。这种经验在生活中,几乎没有别的地方可以领受。你会感觉好像达到了宇宙内部,伸手抓住了操控索。这种感受很难向无此经验的人描述。

  我们造出一些狂野的物件,却不能想说它们是什么就是什么。它们需要定义,而且一旦定义好了,就跟树与鱼一样并非虚幻,它们就是它们自己。做数学就是同时既有热火的触感又有理性的约束。这并不会发生矛盾,逻辑形成一条狭长的渠道,在其中直观以汹涌的威力向前奔腾。

  我们学到数学的教诲很简单,而且不需用到数字:就是世界里有结构,我们有希望了解其中一部分,勿须瞠目结舌仅接受感官讯息;我们能够加强直觉,只需再用形式的骨架撑起来。数学确定性是一回事,我们在日常生活里,难以摆脱的温和陈见是另一回事,我们应该尽量保持两者的分际。

  你观察到,好东西多了并不见得总是更好;你记起,只要给予足够机会,不太可能发生的事也会多发生,从而抵挡住巴尔的摩股票经纪人的诱惑;你做决策时,不要只关注到最可能的未来,应该看到所有可能未来兴起的云雾,注意到哪些比较可能、哪些比较不可能;对于群体信念与个体信念的规则应该相同的想法,你不再坚持;或者,你就是找到了认知的甜蜜点,在此可以放任直觉狂奔在形式推理造就的轨道网;这些事发生时,即使没有写下一条方程式、没有画出一幅图像,但你就是在做数学,你正以额外手段扩充常识。你什么时候才用得到数学?你自从生下来就在用数学,大概也会不停的用数学。你要好好的用数学。

  (摘自本书结语 如何做才能正确)

图书试读

第11章:你期望赢得乐透时,是在期望什么
 
你该玩乐透吗?
 
一般认为,回答不该才是精明。有句老话说,乐透是「笨人缴的税」,是政府牺牲那些遭误导去买乐透的人所攫取的收入。如果你把乐透看成税收,你就知道为什么美国各州的财政局都喜欢乐透。还有别的税目能让人在便利商店排长队去缴吗?
 
乐透吸引人并非新鲜事,它起源于十七世纪的热那亚,是从选举制度中意外产生的。热那亚每六个月就要从执政委员会里挑两位来担任首长,他们不採用投票选举,而是以抽签的方式决定人选:从120张写着委员名字的签条抽出2张。没多久,城里的赌徒就开始对人选投注庞大赌金。后来,对首长人选下注变得非常受欢迎,赌徒愈来愈难忍到选举日才玩心爱的游戏,不过他们很快就理解,如果只是对纸条堆里挑出的纸条下注,根本就不需要靠选举这档事。于是数字取代了政客的名字,热那亚从1700年起便开始举办乐透。当时的乐透在威力球(Powerball)玩家眼中,一定很眼熟:投注的人猜五个随机抽出的号码,猜中的号码愈多,奖金愈丰厚。
 
乐透很快就风靡全欧洲,再飘洋过海到美洲。在美国独立战争期间,大陆会议与各州政府都用乐透来筹措军费以对抗英军。哈佛大学基金在还没有累积到九位数之前,也曾于1794年与1810年办乐透,筹款兴建两幢大楼。(那两幢大楼至今还在当新生宿舍使用。)
 
但并不是每个人都赞许这种发展。道德家认为乐透其实就是赌博,他们这么想也没有错。亚当‧史密斯(Adam Smith)也反对乐透,他在《国富论》里说:
 
从乐透彩在各地都经营得很成功的事实看出,人们很自然会把获利机会估得过高。完全公平的乐透,也就是全部得利可抵偿全部损失的,不仅从来没有过,以后也不会有。因为要是这样,经营者就一无所得。……奖金不超过二十磅的乐透彩,纵使在其他方面比一般国营乐透彩更接近于完全公平,但买这种乐透的人恐怕要少得多。为了增加中大奖的机会,有的人会同时购买数张乐透,有的人会合买更多张。但是,你冒险购买愈多的乐透彩,你就愈可能输,这是数学上再确定不过的定则。假若你冒险购买全部的乐透彩,你肯定会亏损。你购买的张数愈多,损失就愈接近于上述肯定的损失。

用户评价

评分

这本《数学教你不犯错,下:搞定期望值、认清回归趋势、弄懂存在性》简直是为我量身打造的,我一直以来都对概率和统计里的某些概念感到头疼,尤其是像期望值这种听起来简单,实则暗藏玄机的东西。过去,我在做一些投资决策或者评估项目风险的时候,常常会因为对期望值的理解不够透彻而陷入两难,有时候过度乐观,有时候又过于保守,结果往往是错失良机或者承担不必要的风险。这本书的出现,就像一道明亮的灯塔,照亮了我前进的方向。它没有用那些晦涩难懂的数学术语来吓唬人,而是从生活中的例子出发,比如抽奖的概率、彩票的中奖几率,甚至是掷骰子的可能性,一点点地剥开期望值的神秘面纱。我尤其喜欢书中关于“数学期望”的讲解,它不仅仅是一个简单的平均数,而是包含了不同结果发生的概率,以及这些结果对我们整体的影响。作者用非常直观的方式展示了如何计算和理解期望值,并强调了它在预测未来趋势和做出理性决策中的重要作用。这本书让我明白,期望值并非是“一定会发生”的确定性事件,而是对未来可能结果的概率加权平均,这对于纠正我过去那种过于线性思维的倾向非常有帮助。更重要的是,它教会了我如何用数学的语言来量化风险和收益,从而做出更明智的选择。我感觉自己像是打开了一个全新的视角,能够更清晰地看到事物的本质,不再被表面的偶然性所迷惑。这本书的语言风格也很亲切,就像一个经验丰富的老师在娓娓道来,循循善诱,让我能够在一个轻松愉快的氛围中掌握这些重要的数学概念。我迫不及待地想将学到的知识运用到实际生活中,相信它会给我带来意想不到的惊喜。

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“搞定期望值”这个标题,就足以吸引我了。我一直以为期望值就是一个简单的平均数,但在日常生活中,我常常因为误解它而做出错误的决定。比如,在玩一些带有概率性质的游戏时,我常常因为一次小小的赢钱而过度自信,或者因为一次小小的输钱而灰心丧气。这本书用非常接地气的方式,解释了数学期望的真正含义,它不仅仅是结果的平均,更是结果乘以其发生概率的总和。我特别喜欢书中关于“风险与回报”的分析,它通过一些生动的例子,比如保险公司的定价策略,或者创业公司的风险评估,让我看到了期望值在权衡利弊、做出最优选择中的重要性。它教会我,即使某个结果发生的概率很低,但如果其带来的回报非常大,那么它的期望值仍然可能很高。反之亦然。这本书让我明白,期望值是一种“长期平均”的概念,它并不能保证每一次的尝试都能获得预期的结果,但它能够指导我们在无数次尝试中做出最有利的选择。我感觉自己像是获得了一个“导航仪”,能够在我面临不确定性的时候,指引我走向一个更有利的方向。这种对期望值的深刻理解,让我能够更理性地看待输赢,更冷静地分析风险,从而在生活中做出更明智的决策。

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一直以来,我总觉得数学是一门枯燥乏味的学科,充满了冰冷的公式和抽象的概念,与我的生活似乎毫无关联。然而,《数学教你不犯错,下:搞定期望值、认清回归趋势、弄懂存在性》这本书,却彻底颠覆了我的看法。作者以一种极其生动有趣的方式,将数学的魅力展现在我面前,让我惊叹不已。我尤为欣赏书中关于“回归趋势”的讲解,它并没有用那些繁琐的统计术语来轰炸读者,而是通过一些贴近生活的例子,比如家庭的开支与收入的关系,孩子的身高发育趋势,甚至是城市的人口增长模式,来阐述回归分析的核心思想。它让我明白,那些看似杂乱无章的数据背后,往往隐藏着清晰的规律。我特别喜欢书中通过“散点图”和“拟合直线”来形象地展示回归分析的过程,这让我瞬间就理解了这个概念的本质。它教会我如何从海量的数据中提取有用的信息,如何预测未来的可能走向,以及如何避免被短期的市场波动所迷惑。我感觉像是获得了一双“洞察数据的眼睛”,能够透过表面的现象,看到事物发展的本质和规律。这种能力,对于我在投资决策、职业发展,甚至是在理解社会现象时,都将带来巨大的帮助。

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“存在性”这个词,在哲学和数学领域都扮演着举足轻重的角色,但对于我这样的普通读者来说,它常常显得过于抽象和难以捉摸。《数学教你不犯错,下:搞定期望值、认清回归趋势、弄懂存在性》这本书,以一种令人惊叹的方式,将这个深奥的概念拉近了我们的距离。我一直觉得,很多数学问题,尤其是涉及到“是否存在”的时候,答案往往不是简单的“是”或“否”,而是需要更深入的探究。书中对于“存在性证明”的讲解,尤其让我印象深刻。它不是直接抛出某个定理,而是通过一些生活化的场景,比如“是否存在一条直线能够穿过这三个点?”或者“是否存在一个解能够满足这个方程?”来引导读者思考。我特别喜欢书中关于“构造性证明”和“非构造性证明”的对比,这让我理解了,有些时候,我们知道某个东西存在,但却无法具体地找到它,而有些时候,我们不仅知道它存在,还能清晰地构造出它的样子。这种细致的区分,极大地拓宽了我对数学证明的理解。这本书让我明白,“存在性”不仅仅是一个理论上的概念,它与我们解决实际问题息息相关。比如,在设计一个算法时,我们首先需要确定是否存在一个解;在进行科学研究时,我们也需要证明某个现象的存在性。这本书用一种非常巧妙的方式,化解了“存在性”的神秘感,让我能够以一种更清晰、更有条理的方式来思考这类问题。我感觉自己仿佛获得了某种“侦探”的能力,能够去探寻事物的真实面貌,而不仅仅是停留在表面。

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这本书的第二部分,特别是关于“回归趋势”的解读,对我来说简直是一场及时雨。我一直对股票市场和经济周期的波动感到好奇,也曾试图通过一些基础的财经新闻来理解,但总感觉隔靴搔痒,无法抓住核心。书中通过大量的图表和实例,生动地描绘了数据如何随时间变化,以及我们如何从中识别出主要的趋势和周期性的波动。我印象最深的是关于“时间序列分析”的章节,它以非常易懂的方式介绍了如何分解一个时间序列,将其中的趋势、季节性、周期性和随机波动区分开来。这让我明白了,为什么有时候股市会“疯涨”或“暴跌”,有时候又会呈现出一种平稳的震荡。作者没有回避数学公式,但却巧妙地将其与实际应用相结合,比如如何用移动平均线来平滑数据,如何用季节性分解来预测节假日的销售高峰。我开始能够用一种更加宏观和长远的眼光去看待经济现象,不再被短期的市场噪音所迷惑。这本书让我理解了,所谓的“趋势”,并非一成不变,而是可能受到多种因素影响而变化的。它教会我如何识别出那些“噪音”中的“信号”,从而做出更理性的判断。我感觉自己像是拥有了一个“望远镜”,能够看到更远处的风景,而不是仅仅盯着脚下。这种对“回归趋势”的深刻理解,无疑会对我未来的投资决策和商业分析产生深远的影响。

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坦白说,我曾经对“回归趋势”这个词感到非常困惑,总觉得它听起来很学术,离我的生活很遥远。我脑海中浮现的是复杂的图表和公式,以及那些我永远也搞不懂的统计模型。然而,《数学教你不犯错,下:搞定期望值、认清回归趋势、弄懂存在性》这本书彻底改变了我的看法。作者用一种非常生动且贴近生活的方式,解释了什么是回归趋势,以及它在我们日常生活中的普遍存在。从股票市场的波动,到我们每天摄入的卡路里与体重变化的关系,再到天气预报的长期趋势,原来这些背后都隐藏着回归的规律。我特别欣赏书中关于“最小二乘法”的讲解,它并没有直接抛出复杂的数学推导,而是通过一个非常简单的例子,比如用一条直线去拟合一群散点,让我们直观地理解这个方法是如何工作的。这让我恍然大悟,原来那些看似复杂的回归分析,其核心思想是如此的简洁和优雅。通过学习,我开始能够识别出数据中的潜在趋势,不再轻易被短期波动所干扰。比如,在分析一些经济数据的时候,我能够更准确地判断是短期的小幅反弹还是长期的下降趋势。这本书让我明白,回归趋势不是一种预测,而是一种对过去数据进行建模,从而更好地理解变量之间关系的工具。它帮助我建立了一种更为宏观的视角,能够看到事物发展的长期规律,而不是仅仅纠结于眼前的得失。这种能力对于我在投资、工作决策,甚至是在理解社会现象时,都非常有价值。我感觉自己的思维方式得到了极大的提升,能够更加理性和审慎地看待问题。

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《数学教你不犯错,下:搞定期望值、认清回归趋势、弄懂存在性》这本书,如同一位循循善诱的良师益友,将那些曾经让我头疼的数学概念,以一种全新的视角展现在我面前。特别是关于“回归趋势”的章节,它彻底改变了我对数据分析的理解。过去,我常常被短期市场的波动所困扰,容易因为暂时的涨跌而做出冲动的决策。然而,这本书却教会我如何透过表面的“噪音”,去识别出数据背后隐藏的长期趋势。作者用大量的图表和实例,生动地展示了如何利用回归分析来理解变量之间的关系,以及如何预测未来的可能走向。我印象最深的是关于“趋势线”和“周期性波动”的讲解,它让我明白了,为什么有些经济现象会呈现出周期性的特点,以及如何利用这些特点来做出更明智的判断。它教会我,不要仅仅关注眼前的得失,更要放眼长远,去把握事物发展的规律。我感觉像是获得了一副“洞察未来的眼镜”,能够更加清晰地看到事物的发展脉络,从而避免被短期的市场情绪所左右。这种对“回归趋势”的深刻理解,无疑会对我未来的投资决策、职业规划,乃至对社会现象的分析,都产生深远的影响。

评分

这本书的第三部分,关于“弄懂存在性”,对我来说,是一次深刻的思维启蒙。我一直认为,我们遇到的问题,要么有解,要么无解,非常简单。但这本书让我看到了,“存在性”本身就是一个值得深思的问题。它并非简单地等同于“是否能找到解”,而是更侧重于“是否存在这样一个解”。作者通过一些巧妙的例子,比如证明某个数列是否存在一个无穷项,或者证明某个函数在某个区间内是否存在一个根,来引导我理解“存在性证明”的逻辑。我尤其喜欢书中关于“反证法”的介绍,它让我领略到了一种别样的证明智慧,有时候,证明一个事物存在,比直接找到它来得更加巧妙。这种思维方式,让我在面对一些棘手的问题时,不再局限于寻找具体的解决方案,而是会先思考这个问题的“可行性”和“可能性”。我感觉像是获得了一种“哲学家的思考方式”,能够从更宏观、更深刻的角度去审视问题。这种对“存在性”的理解,不仅提升了我解决数学问题的能力,更重要的是,它让我开始用一种更加审慎和包容的心态去面对未知,从而能够更好地应对生活中的各种不确定性。

评分

《数学教你不犯错,下:搞定期望值、认清回归趋势、弄懂存在性》这本书,用一种非常独特且富有洞察力的方式,触及了我一直以来在逻辑和理性思考方面的一些盲点。特别是“弄懂存在性”这一部分,它让我意识到,很多时候我们习以为常的“理所当然”,其实都建立在某些“存在性”的假设之上,而这些假设本身是需要被审视的。作者并没有将“存在性”仅仅局限于数学的抽象证明,而是将其延伸到了更广阔的领域,比如我们对现实世界的认知,对事物的判断,乃至对社会规则的理解。我印象非常深刻的是书中关于“逻辑悖论”的讨论,以及如何通过理解“存在性”来避免落入这些思维陷阱。它让我明白,有时候一个问题的答案,并非取决于我们能否找到一个具体的解,而在于我们能否证明这个解是“存在”的。这种思维方式,帮助我跳出了“非此即彼”的局限,开始能够更灵活地思考问题的可能性。我感觉像是被赋予了某种“火眼金睛”,能够穿透表面的现象,去探寻事物背后更深层的逻辑依据。这种对“存在性”的深入理解,不仅提升了我解决数学问题的能力,更在很大程度上优化了我的逻辑思维模式,让我能够以一种更加严谨和审慎的态度来面对生活中的各种挑战。

评分

我一直觉得,数学,尤其是概率统计,是让很多人望而却步的学科。但《数学教你不犯错,下:搞定期望值、认清回归趋势、弄懂存在性》这本书,用一种极其友好的方式,把我拉近了数学的世界。特别是“搞定期望值”这一章,简直是为我这类“数学小白”量身定制的。我过去对期望值的理解,非常片面,常常将其等同于“平均值”,结果在做很多决策时都吃了亏。书中用了很多生活化的例子,比如抽奖、博弈,甚至是对未来收益的预测,来生动形象地解释什么是数学期望。我特别喜欢作者用“概率加权”来解释期望值,让我一下子就明白了,为什么一个发生概率很低的事件,如果其回报足够大,其期望值也可能很高。它让我明白,期望值是一种“长远来看”的平均收益,而不是“每一次”都能实现的即时收益。这种理解,极大地纠正了我过去那种“短视”的决策倾向。我感觉像是获得了“指引方向的灯塔”,在我面临不确定性的时候,能够更加清晰地看到哪条路更有利于我实现长远目标。这本书不仅教会了我数学知识,更重要的是,它改变了我看待问题的方式,让我能够以一种更加理性、更加长远的眼光去做出决策。

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