數學教你不犯錯 〈上〉不落入線性思考、避免錯誤推論 (電子書)

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艾倫伯格
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具体描述

數學界的《蘋果橘子經濟學》,顛覆數學太過抽象、與生活無關的刻板印象!

  會數學就像戴上X光的眼鏡,能從混亂無序的世界表像裡,看透其後隱藏的結構。數學是一門不會把事情搞錯的學問,它的技術與習慣經歷過多少世紀的辛勤努力與論辯。手中有了數學當工具,你可以更深刻、更穩健、更有意義的瞭解這個世界。你需要的只是一位教練,或甚至是一本書,來教導你相關規則及基本戰術。而這本《數學教你不犯錯》就是你最好的教練,它能教你如何達成目標。

  在《數學教你不犯錯,上》,你能學會如何不落入線性思考:你會明白做決策得先明白自己的立足點、你將學會用數學來撥正錯誤的直覺、看清真正的趨勢。你也能學會不做錯誤推論:從此看清楚投顧老師的詐術,知道巧合比你想象的還常發生,看清不太可能跟不可能的差別,而且從此不受統計數字的愚弄!

名人推薦

  是有特色、文筆又好的數學科普書。──譯者李國偉教授

  這本書將幫你瞭解, 生活中處處需要數學思考力。──《華爾街日報》

  《數學教你不犯錯》可以幫你探索你的數學超能力。──《科學美國人》

  艾倫伯格尋找現實生活情境中數學原則的才能,讓所有數學老師都嫉妒。──《華盛頓郵報》

  詩人數學家為這個大數據時代提供有力且深具娛樂性的入門書……是值得任何人一讀的數學科普書。──《Salon》

  作者避用艱深術語,並採用真實世界的逸聞、簡單的方程式與圖形,傳達出即使是簡單的數學,也是有力的工具。──《柯克斯書評》
思考的陷阱与逻辑的艺术:一部探索人类思维盲区的导览 导言:我们是如何被自己的思维所误导的? 人类心智无疑是自然界中最精妙的构造之一,它使我们能够建立文明、探索宇宙的奥秘。然而,正是这套高效运转的工具,也常常成为我们通往真相的阻碍。我们依赖直觉、习惯于快速判断,这些“捷径”在日常生活中或许足够用,但在面对复杂问题、需要严谨决策时,它们就成了滋生谬误和错误推论的温床。 本书并非一本标准的逻辑学教科书,它更像是一份详尽的“思维地图”,标记出那些最常见、最隐蔽的认知陷阱。我们生活在一个信息爆炸的时代,每时每刻都有海量数据涌入,迫使我们的大脑不断地进行简化和模式识别。本书的目的,正是要揭示这些简化过程背后的危险,并提供一套切实可行的工具,帮助读者超越表象,抵达更深层次的理性认知。 我们将深入剖析人类推理结构中固有的缺陷,这些缺陷常常导致我们对现实产生扭曲的理解。从日常闲谈中的逻辑谬误,到科学研究中的方法论偏差,再到商业决策中的认知偏见,本书提供了一个全景式的审视,探讨为何即便拥有高智商,人仍会做出看似荒谬的判断。 --- 第一部分:认知的迷宫——系统性错误的根源 我们的思维运作依赖于两大系统:快速、直觉的系统一,以及缓慢、审慎的系统二。本书首先聚焦于系统一的强大与局限。 第一章:直觉的悖论:速度与准确性的权衡 直觉,是基于过往经验的快速反应。它在生存层面至关重要,但在需要分析的场景中,它往往会滑向“启发式偏差”(Heuristics)。我们将详细探讨诸如“可得性启发”(Availability Heuristic)——我们倾向于高估容易想到的事件的发生率,例如对空难的过度恐惧,尽管统计数据表明其风险极低。 锚定效应(Anchoring Effect): 初始信息如何不成比例地影响最终判断。无论是谈判中的开价,还是对某物价值的估计,第一个数字是如何像一块磁铁一样“锚定”了后续的思考轨迹。 代表性偏差(Representativeness Heuristic): 当我们根据某事物与某种典型形象的相似程度来判断其概率时,忽略了基础概率的重要性。通过案例分析,展示如何将一个随机事件的叙事性故事误读为高概率事件。 第二章:归因的陷阱:将“为什么”错误地安放 人类天生需要为事件寻找原因,这种对因果关系的强烈需求,常常导致我们过度简化复杂的现实。 基本归因错误(Fundamental Attribution Error): 我们倾向于将他人的行为归因于其内在的性格缺陷(“他迟到是因为他懒惰”),而低估了外部环境因素(“他可能遇到了交通堵塞”)。反之,当我们自己犯错时,则倾向于将责任归咎于外部。 后见之明偏差(Hindsight Bias): “我早就知道会这样。”本书将剖析这种现象如何扭曲我们对过去预测的记忆,使我们错误地相信自己对结果的预见性更高,从而降低了我们对未来风险的警惕性。 第三章:相关性与因果性的陷阱 这是所有形式推理中最常见的错误之一。仅仅因为两件事物同时发生或以相似的趋势变化,并不意味着其中之一导致了另一个。 共同原因与虚假关联: 探讨“第三变量问题”,即两个看似相关的变量,实则都受一个未被观察到的隐藏因素影响。 “果”的错位: 分析当因果关系的方向被颠倒时所产生的误解,例如,是“富有的人更快乐”,还是“快乐的人更容易积累财富”? --- 第二部分:构建逻辑的藩篱——论证结构的误导 本部分关注那些在论证和辩论中频繁出现的、结构性的逻辑错误。这些错误并非简单的信息误判,而是推理过程本身的瑕疵。 第四章:语言的模糊性与情感操纵 清晰的思维依赖于精确的语言。本书分析了语言如何被用来模糊事实、转移焦点。 诉诸情感(Appeal to Emotion): 探讨恐惧、怜悯、愤怒等情感如何取代逻辑证据,成为说服他人的主要工具。重点分析在公共话语中,如何通过煽动性的词汇来规避实质性讨论。 稻草人谬误(Straw Man Fallacy): 如何曲解或夸大对手的论点,使其更容易被攻击。这不仅是辩论技巧,更是一种系统性的信息扭曲手段。 滑坡谬误(Slippery Slope): 论证一个相对温和的初始行动,将不可避免地导致一系列极端后果,却缺乏必要的中间步骤证明。 第五章:无效推理的经典形式 我们将系统性地解构那些在形式逻辑中被判定为“无效论证”的常见结构。 肯定后件(Affirming the Consequent): 这是一个看似合理,但逻辑上站不住脚的推理。例如:“如果下雨,地面会湿;地面湿了;所以,下雨了。”(忽略了洒水车或其他可能性)。 否定前件(Denying the Antecedent): 逻辑结构与上例相对,同样展示了从缺失的信息中得出确定结论的危险性。 非黑即白(False Dichotomy): 强行将复杂世界简化为两个对立选项,迫使听众在两者间做选择,而忽略了存在连续性或第三种可能。 第六章:群体思维的引力与知识的代价 在群体环境中,个体的理性判断往往被集体的压力所稀释。 诉诸权威(Appeal to Authority): 权威本身并非证据。本书区分了“相关领域的专家意见”与“伪装的权威”,探讨盲目信任带来的认知惰性。 诉诸大众(Bandwagon Effect): “既然所有人都相信,那它一定是对的。”分析这种群体认同感如何压制异议,阻碍新想法的产生,并在历史中造成集体性的认知失误。 幸存者偏差(Survivorship Bias): 我们只关注了“成功”的案例,却忽略了那些失败的、被历史淘汰的声音。这使得我们对成功经验的分析过于乐观,并产生了错误的推广模型。 --- 第三部分:超越直觉——校准思维的实用指南 本书的最终目标是将理论分析转化为实践工具。如何才能更少地犯错?答案在于建立起一套“思维的检查清单”。 第七章:概率思维的力量:量化不确定性 学会用概率而非确定性来描述世界。 贝叶斯推理入门(Bayes' Theorem in Practice): 虽然不涉及复杂的数学公式,但核心在于理解如何将新信息(证据)系统地整合到我们已有的信念结构中。每一次观察都应该修正我们对世界可能性的预估,而不是完全推翻旧有认知。 风险与回报的再评估: 如何在信息不完全的情况下,对潜在的损失和收益进行更审慎的评估,避免“损失厌恶”主导决策。 第八章:批判性自我审视的练习 最难克服的偏见,是我们自己意识不到的偏见。 反向思考的习惯: 面对一个强烈的观点或一个似乎确凿的结论时,强迫自己构建支持相反论点的最佳论据。这能有效对抗确认偏误(Confirmation Bias)。 定义清晰、限定范围: 在进行任何分析或辩论前,清晰地界定核心术语和讨论的边界。模糊的定义是所有逻辑混乱的起点。 “墨菲定律”的辩证法: 认识到系统的不完美性。在设计任何流程或预测未来时,必须主动寻找那些“如果出错了会怎样”的可能性,并将此纳入考虑。 结论:通往更清晰认知的旅程 认识到人类心智的局限,并非削弱我们的信心,而是赋予我们更强大的工具。犯错是人性的必然,但持续、系统性地犯同样的错误,则是可以避免的。本书提供的工具,是帮助读者在复杂、充满诱惑的认知环境中,建立起一道坚固的理性防线,使每一次判断都更贴近事实的本质。这不仅是对逻辑的尊重,更是对自身决策质量的负责。

著者信息

作者簡介

艾倫伯格Jordan Ellenberg


  艾倫伯格是哈佛大學數學博士、威斯康辛大學數學教授,並獲得約翰霍普斯金大學創意寫作碩士。數學主題的文章散見於《紐約時報》、《華盛頓郵報》、《連線》雜誌、《華爾街日報》,並是《石板》雜誌專欄作家。

  艾倫伯格從小就是天才,兩歲就會讀書,五歲時就可以做兩位數乘法,十二歲時考SAT,數學就拿到800分滿分,現在身為數學教授的他,是數學界的超級明星,他在這本書中為讀者揭示混沌世界表像下隱藏的數學思維之美,教讀者運用數學思考的力量,做出更準確的工作與生活決策,解決日常生活的問題,這本書就是要幫助數學門外漢學習用數學思維思考問題的技能。

譯者簡介

李國偉


  1948年生於南京。台灣大學數學系畢業,美國杜克大學數學博士。曾任中央研究院數學研究所所長,中研院數學所研究員,多年來致力於科學普及工作,為天下文化「科學文化」叢書策畫者之一。曾獲李國鼎通俗科學寫作佳作獎、吳大猷科學普及著作獎翻譯類佳作獎。著有《一條畫不清的界線》,譯有《笛卡兒,拜拜!》(與饒偉立合譯)、《電腦也搞不定》、《科學迎戰文化敵手》。

图书目录

前言    我什麼時候才會用到數學?

第一部  線性思考錯了嗎?
第一章:更不像瑞典
第二章:局部平直,大域彎曲
第三章:每個人都肥胖
第四章:相當於死了多少美國人?
第五章:派餅比盤子還大

第二部  這樣推論可以嗎?
第六章:破解聖經密碼
第七章:死魚不會讀心
第八章:歸渺法
第九章:內臟占卜學
第十章:上帝,祢在嗎?是我,貝氏推論

图书序言

  • ISBN:9789863209096
  • 規格:普通級 / 初版
  • 出版地:台灣
  • 檔案格式:EPUB流動版型
  • 建議閱讀裝置:手機、平板
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:5.1MB

图书试读



什麼時候用得到數學?


  此刻,在世界上某間教室裡,有一位學生正向老師抱怨,為什麼課後要計算30條定積分?那會耗費掉他大半個週末。

  這位學生寧可做些別的事,事實上他最不想做的就是積分。上個週末他就曾經花了很多時間算另外30條定積分,看起來與這次的定積分好像差別不大。他看不出做這件事的重點,他告訴老師自己的想法。在師生的這場對話中,學生一定會問到一個老師最怕聽到的問題:

  「我什麼時候用得到它?」

  老師很可能這麼回答:

  「我知道計算積分很乏味,但是你要記住,將來你不知道會選擇什麼樣的工作,你現在可能覺得定積分沒用,但也許有一天你幹的那一行,會需要又快又準的算出定積分。」

  這種答覆很難讓學生滿意,因為它是假話。老師與學生都知道這不是真話。有多少成人需要用到(1-3x+4x2-2dx 的定積分?或是3q的餘弦?或多項式綜合除法?了不起幾萬人而已。

  老師對這種假話也很不滿意,這我很清楚,因為我當了多年的數學教授,曾經要求成百上千的學生計算定積分。

  幸運的是,還有一個比較好的答案,大致如下:

  「數學並不只是靠背誦公式來做系列運算,一直算得你耐心與精力全失為止。雖然在你上過的某些數學課裡,數學好像就是那麼回事。學數學要計算定積分,猶如足球員要做體能訓練與柔軟操一樣。假如你想踢足球,我是說能真正的踢足球,到達能上場比賽的程度,你就必須做一大堆無聊、反覆、表面上看來毫無意義的操練。職業球員會有用到那些動作的機會嗎?你不會看到球場上有人丟擲重物或繞著交通角錐轉來轉去,但是球員會用到從日復一日乏味的操練中練出的強度、速度、直覺與彈性。學習這些操練就是在學習踢足球。

  「假如你想當職業足球員,或甚至只是想進入校隊,都必須花很多乏味的週末在球場上進行操練,除此之外別無他法。現在給你一點好消息,假如你實在受不了苦練,你還是可以跟朋友一起玩球取樂。你在對方防守的間隙中傳出一球,或踢進一記遠球,獲得的樂趣跟職業球員一樣多。這會比坐在家裡看電視轉播的職業賽更健康、更快樂。

  「數學也差不多這樣。你也許不必以需要大量數學的職業為目標,大多數人都如此,你不必覺得不好意思。但你還是可以做數學,其實你也許已經在做數學,只是你不叫它數學。我們在推理的過程中早已融入數學,而且數學會讓你的推理能力增強。會數學就像戴上了X光眼鏡,能從混亂無序的世界表像裡,看透其後隱藏的結構。數學是一門不會把事情搞錯的學問,它的技術與習慣經歷過許多世紀的辛勤努力與論辯。一旦手中有數學當工具,你可以更深刻、更穩健、更有意義的瞭解世界。你需要的只是一位教練,或甚至是一本書,教導你相關規則及基本戰術。讓我來當你的教練,讓我教你如何達成目標。」

  因為時間的關係,我很少會在課堂裡說這些話。但是現在寫在書裡,就可以再加以引伸一些。我希望對我在前面提到的那些宏大的斷言,能拿出一些證據,我想告訴你,我們每天生活中碰到的問題,不論是政治、醫藥、商務、甚至神學,都摻雜著數學問題。光認識到這一點,你就會得到一些無法從其他手段獲得的真知灼見。

  其實即使我有時間向學生講完激勵人心的演講,但如果這學生夠聰明,應該還是不會被說服。

  他會說:「教授,雖然聽起來很有道理,但是太抽象了。你說會運用數學,就能把原來可能會犯錯的事搞對。那到底是些什麼事呢?給我一個具體的例子。」

  這個時候我正好可以告訴他,沃德(Abraham Wald)與失蹤的彈孔的故事。

  數學家運籌帷幄

  就像第二次世界大戰很多的故事一樣,開頭是一位猶太人遭納粹追捕而逃離歐洲,結尾是讓納粹得不償失吃足苦頭。沃德於1902年出生在前奧匈帝國的克勞森堡(Klausenburg)。他進入少年期的時候,已有一場世界大戰寫入了書本,他的家鄉也變成了羅馬尼亞的克盧日(Cluj)。沃德的祖父是猶太人的拉比,父親是猶太潔食烘焙師,但是小沃德幾乎自始就是數學家。他在數學上的天賦很早就受賞識,因此維也納大學錄取他去攻讀數學。他喜愛集合論與度量空間,這是即使以純數學的標準來看,都相當抽象又深奧的課題。

  但是沃德完成學業時,已經到了1930年代中期,當時奧地利的經濟十分蕭條,外國人幾乎不可能在維也納找到教職。最終解救沃德的是摩根史坦(Oskar Morgenstern),摩根史坦後來移民美國,並協助發明了賽局理論,但在1933年他是奧地利經濟研究所的所長。雖然摩根史坦只給沃德一個低薪的職位,處理一些零星的數學工作,卻是促成了有利於沃德的機會:因為沃德在經濟學上的經驗,當時在美國科羅拉多泉的經濟學機構考爾斯(Cowles)委員會,提供給他獎學金。雖然政治局面日益惡化,沃德仍不情願跨出會使他永遠離開純粹數學的一步。但是納粹征服了奧地利,終於幫沃德下定出走的決心。不過沃德在科羅拉多泉待沒幾個月,哥倫比亞大學就請他去擔任統計學教授,他再度整裝,踏上前往紐約的征途。

  他就是從那裡開始參戰的。

  第二次世界大戰期間,沃德主要在統計研究組(SRG)工作,SRG集合了美國統計學界的力量,是如同曼哈頓計畫的機密單位,只不過不是在發展原子彈,而是發展方程式。SRG的所在地也的確座落在曼哈頓,就在距離哥倫比亞大學一個街口的晨邊高地西118街401號。現在那座大樓是哥倫比亞大學的教師公寓,也有一些診所進駐。但是在1943年,那裡是戰時忙進忙出的數學中心。在哥倫比亞的應用數學組裡,數十位年輕女性俯首於桌上型計算機,忙著計算戰鬥機在空中的最佳飛行路線,以便把敵機鎖定在機關砲的射擊範圍裡。從普林斯頓來的研究人員,在另一個房間發展戰略轟炸的規程,而哥倫比亞的原子彈小組就它的在隔壁。

  最終在這些小組裡,就屬SRG最具能量,也最有影響力。這個單位結合了類似學系的開放學術氛圍,以及敵愾同仇的目標。SRG的組長華里斯(W. Allen Wallis)說:「只要我們做出建議,經常事情就有所改變。根據沃弗維茲(Jack Wolfowitz)的建議,戰鬥機會搭配不同種類的彈藥,戰鬥機飛行員可能因此成功返回或不再回來。海軍飛機使用的飛彈,裝填的火藥通過格西克(Abe Girshick)設計的取樣方案檢查。飛彈有可能會爆炸而毀掉我方飛機與飛行員,或一舉消滅目標。」

  這項任務如此重大,因此必須集結一等一的數學頭腦來進行。按照華里斯的說法,「無論以量或以質而言,SRG都擁有最突出的一群統計學家。」戰後創辦哈佛大學統計系的莫斯提勒(F. Mosteller)在那兒,決策論先驅以及貝氏統計學的推動者莎維奇(J. Savage)也在那兒,麻省理工學院的數學家暨模控學發明者韋納(N. Wiener)會不時來訪。日後獲得諾貝爾經濟學獎的傅利曼(M. Friedman),在那個小組裡經常只算是第四聰明的人。

  小組裡最聰明的人通常是沃德。沃德曾經是華里斯在哥倫比亞大學的老師,對小組而言是顯赫的人物。因為他算是來自敵國的外國人,從技術上來說,他並未獲准閱讀他自己寫的祕密報告。在SRG盛傳的一則笑話說,沃德一寫完一頁筆記,祕書就要立刻從他手裡奪過來。從某方面看來,沃德最不該屬於這個小組,因為他天性傾向於抽象化,會迴避直接的應用。但是他想用自己的才能對抗軸心國的動機很明顯。而且每當你想把籠統的觀念轉化為堅實的數學時,沃德正是你最想要的人物。

  機身上消失的彈孔

  現在問題來了。因為你不希望飛機遭敵方的戰鬥機打下來,所以想要加強飛機的裝甲。但是增加裝甲會讓飛機變重,比較重的飛機既難操控又耗油。飛機的裝甲太厚會成問題,太薄也會成問題,厚薄之間應該有一個最佳解。而之所以把一批數學家塞進紐約的公寓,就是想算出最佳解。

  軍方把認為有用的數據交給SRG。美國的飛機從歐洲出任務回來後,全機會布滿彈孔,但分布卻不很均勻,機身上的彈孔較多,引擎部分的彈孔卻很少。

飛機的區段 每平方英尺的彈孔數
引擎 1.11
機身 1.73
燃料系統 1.55
飛機其他部分 1.8

  軍方看出了提高飛機效能的機會,可以使用較少的裝甲達成同等的保護作用,也就是把裝甲集中在飛機最需要的部分──中彈最多的區段。問題是該增加多少裝甲?又要在哪些區段加裝?軍方想請沃德幫算出答案,然而得到的結果卻大出他們預料。

  沃德說,不該在彈孔多的地方加強裝甲,而是要加強在彈孔少的地方,也就是該在引擎的部分加強。

  沃德的洞識在於先問一個簡單的問題:少掉的彈孔到哪裡去了?假如槍彈均勻打在整架飛機上,那麼引擎蓋上不也應該滿布彈孔嗎?沃德很確定自己知道少掉的彈孔到哪兒了,是在那些回不來的飛機上!能返航的飛機在引擎上的彈孔都很稀疏,是因為引擎遭受嚴重轟擊的飛機,根本飛不回來了。大多數安全返航的飛機,機身都像多孔瑞士乳酪,強烈顯示機身禁得起槍彈轟擊,因此不需特別加強裝甲。假如你去醫院的恢復室看看,你會發現腿上有槍傷的人,比胸部有槍傷的人更多,這並不是因為胸部不容易挨槍彈,而是胸部吃子彈的人難以存活。

  數學家有套老把戲能使狀況明朗:把某些變數設定為零。在目前的例子裡,可以調整的是飛機引擎中彈後,繼續飛行的機率。把這個機率設定為零,意思是說引擎只要挨了一顆子彈,飛機就會墜落。現在數據會呈現什麼狀況?你會看到返航的飛機,彈孔分布在機翼、機身、機頭,但是就是沒有在引擎上。軍方的分析師有兩種方法解釋這種情形:德國的子彈哪裡都打就是不打引擎,或是引擎是最脆弱的地方。兩種方式都可以說明呈現的數據,不過後者有道理多了。所以彈孔稀疏的地方反而要加強裝甲。

  軍方馬上把沃德的建議付諸實施,在韓戰與越戰中,海軍與空軍也持續遵守他的原則。我沒法精確告訴你,有多少美國飛機因此避免墜亡,今日美軍承繼SRG處理數據的部門,毫無疑問會很清楚真實狀況。美國國防當局從來都很瞭解,戰勝的一方並不是因為比對方更勇敢,或更自由,或更受上帝眷戀。戰勝的一方經常是少被擊落5%的飛機,或者少消耗5%的燃油,或能用95%的成本讓步兵多攝取5%的營養。這些都不是製作戰爭電影的素材,卻是打勝真正戰爭的要件。這裡面每一步都需要數學。(摘自本書前言)

用户评价

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我原本是個對數字有點恐懼的文科生,每次看到統計圖表就頭痛欲裂,總覺得那些圖表都是設計來混淆人的。但這本電子書的排版和敘事方式,真的非常友善。它幾乎沒有複雜的數學符號,主要都在探討「認知偏誤」和「邏輯結構」的問題。最讓我驚豔的是關於「樣本代表性」的討論,我以前從沒想過,隨便抓幾個人問卷調查,結果可能完全誤導整個決策方向。作者是用一種非常生活化的方式,帶領讀者去質疑那些看似「理所當然」的結論。讀完之後,我現在看新聞或廣告,都會下意識地去分析他們提供的數據是否站得住腳,而不是照單全收。感覺像是拿到了一把萬能鑰匙,可以開啟很多以前認為是死結的思考難題,非常實用,值得細細品味。

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這本書真的是讓我大開眼界!我以前總覺得數學嘛,就是一堆公式、數字在那邊跑來跑去,對生活好像沒什麼太大影響。結果讀完這本《數學教你不犯錯》之後,我才發現,原來我們日常生活中,從買菜殺價到職場決策,到處都是邏輯陷阱和機率誤判的影子。作者用非常生活化的例子,像是抽樂透的機率、或是媒體報導的統計數據解讀,把那些原本看起來高深莫測的數學概念,講得像在跟朋友聊天一樣輕鬆。尤其讓我印象深刻的是「相關性不等於因果性」這個章節,我以前常常搞錯這兩者的關係,導致在做判斷時容易偏頗,現在至少知道要多問一句:「這真的是因為那個才發生的嗎?」整體來說,讀完這本書,感覺就像是幫大腦裝上了一個高效能的除錯器,很多過去想不通、覺得很拗口的事情,突然之間就通了,對於想要提升思考品質的朋友,這本絕對是CP值超高的投資。

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講真一點,這本書的觀點非常「反直覺」,但也正因為如此,才顯得它彌足珍貴。它挑戰了我們從小到大被灌輸的許多「常識性」的思考捷徑。我對作者能夠把這麼多複雜的機率學和邏輯學概念,轉化成一系列可以立即在日常生活中應用的檢查清單,感到非常佩服。像是「確認偏誤」的章節,簡直是把我過去的許多錯誤選擇都攤開來檢視了一遍,讓我意識到自己是多麼容易只看到自己想看到的部分。這本書的風格非常直接,沒有太多花俏的修辭,就是硬碰硬地分析謬誤所在,但這個過程卻是極度令人上癮的。它讓我從一個容易被表面現象迷惑的讀者,變成一個懂得去深究數據背後潛藏機制的質疑者。如果你厭倦了人云亦云、希望自己的判斷能夠更趨近於事實真相,那麼這本書提供的思考工具,絕對是你不能錯過的好東西。

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說真的,現在市面上教數學的書,十本有八本都在強調計算速度或是高階解題技巧,但很少有書會把重點放在「心態」和「謬誤」。這本《數學教你不犯錯》厲害的地方就在於,它根本不是在教你怎麼解微積分,而是教你怎麼在資訊爆炸的時代,保持清醒的頭腦。我特別喜歡作者在處理「線性思考陷阱」那部分的論述,那種直覺式的推論,我們每天都在用,但卻常常把自己騙得團團轉。舉例來說,當我們看到一個趨勢直線上升,就自動假設它未來也會無限上升,但其實背後有太多變數被忽略了。這本書透過拆解這些常見的思維盲點,讓我開始學會在下任何判斷前,先暫停一下,檢視一下自己是不是正在走捷徑。對於我這種工作需要經常分析數據、做趨勢預測的人來說,這簡直是及時雨,強烈推薦給所有覺得自己「太好騙」的現代人。

评分

這本書的價值,其實遠超過它標榜的「數學教你」。我會說,這是一本關於「如何有效溝通與決策」的指南。很多爭吵和誤會的根源,其實都來自於雙方對同一組事實,卻做了不同的、甚至是被誤導的推論。作者透過清晰的案例分析,教你如何避免那些看似合理,實則充滿漏洞的論證過程。例如,當有人用「大家都這麼做」來支持他的論點時,這本書會教你如何精準地指出這背後的「訴諸大眾謬誤」。我嘗試將書中提到的幾種常見的邏輯謬誤應用到我最近處理的幾件團隊衝突上,效果出乎意料地好,因為當大家開始用更嚴謹的框架去討論問題時,情緒化的成分就自然減少了。對於想要提升職場溝通效率,或者想讓自己的論述更有說服力的朋友,這本絕對是案頭必備的參考書,而且它的電子書格式閱讀起來非常順暢,隨時都能翻閱複習。

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