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『簡體書』简单识数法：快速提升“数字感”的14堂实操课

書城自編碼： 3701445
分類：簡體書→大陸圖書→科普讀物→科學世界
作者： [加]布莱恩·W. 克尼汉 著，严笑 译
國際書號(ISBN)： 9787540262358
出版社： 北京燕山出版社
出版日期： 2021-12-01

頁數/字數： /
書度/開本： 32开 釘裝： 平装

售價：HK$ 67.1

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編輯推薦：
★普林斯顿大学教授、C语言先驱教你一眼看穿可疑数字。著名的“Hello World！”程序创始人，在数字世界摸爬滚打数十年的前辈大神，为我们普通人快速识别日常生活中的可疑数字提了些有用建议！
★只要有小学算术水平，就能立刻上手的“简单识数法”。没有难懂的概念和复杂的运算，只需简单的加减乘除，再加上点儿常识和经验，就可以轻松看出你面前的数字是否靠谱。
★14招激活“数字感”，在海量数字信息的轰炸中保护自己。合理估算、单位转换、缩小大数、评价来源、识别图表……对不同类型的数字问题使用针对性方法，14堂课让你见招拆招、从容应对。
★认清新闻、广告、大数据的数字错误，生活工作明智决策。选取生活和工作中常见例子，展示“数字事故”的多发地带，让你在购物投资、聊天表达、报告报表等各类实际操作中避免上当，做出明智决策。
內容簡介：
数字总是令人生畏、使人困惑，尤其是那些很大的数字。错误的数字会影响我们做出重要决定，因此我们需要“数字感”——通过经验判断和简单计算，就知道一个数字是否可靠。在这本书中，普林斯顿大学计算机科学教授布莱恩·W.克尼汉搜集了新闻、广告上各种带有数字的“假新闻”，从数据来源、单位、维度、统计方法和图表等角度介绍了14种辨别可疑数字的方法，帮助我们提升“数字感”。
当然，这本书中并没有复杂的概念和运算，只需要运用小学算术中的加减乘除，你就可以轻松识别常见的数字谬误，判断数据的可信度并做出正确决策。
關於作者：
布莱恩· W. 克尼汉（Brian W. Kernighan），计算机科学家，普林斯顿大学计算机学教授。他曾在著名的贝尔实验室计算机科学研究中心工作30年，并参与了UNIX系统、C语言、AWK语言等多种系统及程序设计语言的开发。他出版了许多在计算机领域具有影响的著作，与“C语言之父”丹尼斯·里奇合著的《C程序设计语言》被视为业界标准规范。他还著有《UNIX传奇》《世界是数字的》等书。
目錄：
前言
第1章　新手入门
第2章　如何发觉数字可能存在错误
2.1　储备石油将维持多久？
2.2　相差1000倍
2.3　检查单位
2.4　总结：推理数字的五种方法
第3章　如何快速理解巨大的数字
3.1　对数字麻木
3.2　我的份额是多少？
3.3　金融大数字
3.4　其他大数字
3.5　可视化和图形化解释
3.6　总结：把大数字缩小更直观
第4章　如何看懂科技超大数
4.1　一本电子书有多大？
4.2　科学记数法
4.3　没有逻辑的单位
4.4　总结：将超大数转换成指数更容易理解
第5章　数字正确单位错误更荒谬
5.1　正确使用单位
5.2　倒推
5.3　总结：小心再小心
第6章　关于维度——苹果和橘子不能相加
6.1　平方英尺和英尺见方
6.2　面积
6.3　体积
6.4　总结：重要的是比例
第7章　确定重要事件的可信度
7.1　利特尔法则
7.2　一致性
7.3　另一个例子
7.4　总结：独立计算
第8章　精确数字可能更有误导性
8.1　小心计算器
8.2　单位转换
8.3　温度单位转换
8.4　排序方案
8.5　总结：精确有时不代表准确
第9章　谎言、该死的谎言和统计数据
9.1　平均值VS 中位数
9.2　样本偏差
9.3　幸存者偏差
9.4　相关性和因果关系
9.5　总结：注意统计数据的潜在误差
第10章　识破图形的欺骗
10.1　惊人的图表
10.2　断轴
10.3　饼图
10.4　一维图片
10.5　总结：注意图表的刻度、方向和维度
第11章　如何判断来自信息源的偏见
11.1　谁说的？
11.2　为什么他们会在意？
11.3　他们想让你相信什么？
11.4　总结：学会思考信息源的目的
第12章　用小学水平的算术评估数字
12.1　做数学题！
12.2　近似算法和整数
12.3　年比率和终生比率
12.4　2 的次方和10 的次方
12.5　复利和72 法则
12.6　它在呈指数级增长！
12.7　百分比和百分点
12.8　有起必有落，但方式不同
12.9　总结
第13章　如何做出基于事实的估计
13.1　先做你自己的估计
13.2　练习，练习，练习
13.3　费米问题
13.4　我的估计
13.5　了解一些事实
13.6　总结：养成做近似运算的习惯
第14章　在万千数字中保卫自己
14.1　认识敌人
14.2　小心信息来源
14.3　学习一些数字、事实和捷径
14.4　运用你的常识和经验
致谢
延伸阅读
图片来源
內容試閱：
当你掌握了数字时，你实际上读的就不再是数字了，就像你读书时读的不再是单词一样。你将会读懂其中的意义。（杜波依斯，社会学家、作家和民权活动家）
你不用非得成为数学家才能很好地理解数学。（约翰·纳什，数学家、诺贝尔奖得主）
一般来说，人们在看到数字时应该更加怀疑。他们应该更多地自己琢磨这些数据。（内特·西尔弗，统计学家）
我们被数字包围着。电脑以极快的速度制造这些数字，它们被政客、记者和博主传播，还出现在没完没了地折磨我们的广告轰炸中。事实上，数字流量巨大，大多数人（包括我）都无法应付，于是我们的大脑就会无视它们。我们多会产生一种模糊的印象，感觉某事好像很重要，应该相信它，因为它包含数字。然而，“无视”是一个糟糕的策略，因为大多数这样的数字都是为了说服我们，让我们相信某些东西，比如采取某种特定的行为、相信某个政客、购买一个小玩意、吃点东西或进行投资。
这本书的目的是帮助你评估每天遇到的数字，并能够在必要时为了你自己的利益，或者仅仅是为了反驳别人告诉你的东西，来生成你自己的数字。你要能从听到的内容中识别出潜在的问题，不要过于相信表象。
这本书将帮助你以明智的方式怀疑所看到的数字，对它们进行推理，判断某些主张是可能正确还是显然错误，以及在你需要它们来做重要决定时计算你自己的数字。一般的做法是研究一个明显错误或至少可能错误的数值，说明你如何推断出它是错的，帮助你得出自己的、更可能正确的数字，后得出一般性的经验。
一旦有了适当的武器，你就有很多不同的方式可以保护好自己。你需要的基本的东西是常识，再加上合理怀疑的精神、基本事实和一些推理方法。如果你习惯做近似计算的话就更好了——很少有问题需要精确的计算，并且还有简化近似计算的捷径，我们在之后会讲到的。
这本书的目标读者是希望获得更多信息并且更加谨慎对待道听途说的人。如今有太多不实信息和故意的谎言，如果我们希望发现错误、彻头彻尾的谎言以及对事实的微妙歪曲和夸大，我们就真的必须多加注意。
这些事情并不高深莫测，也算不上是“数学”。我听过太多的人说：“我一直都不擅长数学。”他们这么说对自己是不公平的。这句话真正的意思是，他们的数学老师教得不好，以及他们从来没有多少机会在日常生活中使用简单的算术。本书中的材料只需要用到简单的小学算术。你只要在美国或是其他地区读到了小学五六年级就可以理解这本书。此外的内容，你只需要动动大脑和利用你已经了解的信息就能理解。你甚至会发现这很有趣。

新手入门
@#$%?&*到底有多少辆汽车？（作者，又一次困在不知何时会结束的交通拥堵中）
当我陷入交通拥堵，看不到车辆的尽头，视线所及之处只有静止的汽车时，我曾多次问过自己这个问题。过去几年里，我在美国、加拿大、英国、法国都遇到过这种情况；毫无疑问，你在某个地方一定也有过类似的经历。
所以到底有多少辆汽车？你可能想知道道路前方、你所生活的城镇或者国家的汽车数量。
现在就停下！不要伸手去拿你的电脑或手机，也不要问Siri（苹果手机的语音助手）或Alexa（亚马逊的智能语音助手）。想象一下，你正处在一个根本就不能提问的情境中。也许你是在没有手机信号的农村遇到的交通拥堵，或者你在不能上网的飞机上，又或者你在参加面试，面试官想看看你是否能独立思考。
你的任务是在不查阅其他任何信息来源的情况下，自己找出合理的答案——换句话说，就是做出估计。Dictionary.com将“estimate”（估计）的名词定义为“对某物的价值、数量、时间、大小或重量做出的大致判断或计算”，动词定义为“对某物的价值、数量、大小、重量等形成一种大致判断或意见”。这正是你首先应该要做的。
首先做出你自己的估计。
举一个具体的例子，让我们估计一下美国的汽车数量。我们估计世界各国汽车数量的方法都一样，只是细节可能有所不同。
简单的方法就是自下而上进行估计，从你了解或经历过的具体事物开始估计，然后在此基础上发展到一般情况。我会从我自己的经验开始：我有三位直系亲属，我们每人都有一辆汽车。如果真是这么简单——每人一辆汽车——那么我们就已经完成计算了。现在美国的人口大约是3.3亿，所以有3.3亿辆汽车。这一估计值在很多情况下已经完全足够。
一个粗略的估计通常就足够了。
请注意，我们的估计来自两方面：个人经验和对一个事实的了解，即这个国家的大致人口。在本书的其余部分你会看到，我们可以在对某事没有详细了解的情况下做出非常准确的估计，但总的来说，我们必须对某事有所了解才行。
你知道的越多，你的估计就越准确。
3.3亿这个数字可能太大了，因为许多人没有汽车——比如说18岁或20岁以下的未成年人和不再开车的老年人，当然还有那些住在停车费用昂贵、公共交通便利的大城市的人。另一方面，有些人会有不止一辆汽车，但这种情况可能很罕见。
考虑到这些因素，我们可以修正一下3.3亿这个估计值。如果我们算超过一半甚至三分之二或四分之三的美国人口拥有一辆汽车，那么我们就会得到一个更精确的估计，即美国有2亿至2.5亿辆汽车。
如有必要，调整你的估计值。
不要忘记“如有必要”这几个字。通常情况下，一个粗略的答案就完全够了，而且有时我们没有办法获取能够帮助我们修正数值的信息。在之后的章节我们会看到很多这样的例子，第13章提供了一些建议和练习的机会。
我们也会看到在一些例子中，人们宣称自己掌握的信息非常充分且准确，实际上他们不可能达到这种水平，这表明背后有猫腻。如果你在接受别人的数值之前已经做了自己的估计，你就会对这种情况保持警惕。
如果现在转而使用电脑或手机，我们可以将自己的估计和其他信息来源作比较。例如，维基百科称，“2015年，美国约有2.636亿辆注册乘用车”。而相关搜索结果中点击率的是来自《洛杉矶时报》（Los Angeles Times）的一篇报道，上面说美国有2.53亿辆汽车。很显然，我们的估计是接近这些数字的，这是一个鼓舞人心的迹象。
独立的估计应该是相似的。
各方数据达成一致是一个好迹象，除非每个人都犯了同样的错误。然而，如果两个独立产生的估计值差异很大，那么就有地方出错了，至少有一个估值是错的。
现在我们已经对汽车的数量有了合理的估值，那就可以思考相关的问题。例如，一辆普通的汽车一年能行驶多少英里？能开多久？每年卖出多少辆车？养一辆汽车要花多少钱？一辆汽车一年行驶多少英里？如上所述，从个人经验或观察开始是很有用的。例如，假设你或某个家庭成员单程通勤20英里，那么，一周就是200英里，50周（约一年）就有10 000英里。但是有很多可变的因素：一些人的通勤路程更长，一些人的通勤路程更短，还有一些人会使用公共交通工具。非完整工作周和假期旅行以及其他一些因素会在某种程度上改变这个估值，但其中很多影响会相互抵消。
太大和太小的值往往会相互抵消。
我的汽车保险单上说，每辆家用汽车按平均每天27英里的行驶里程来付保费，这数字乍一看挺奇怪，但是365乘以27 等于9855，接近10 000。我怀疑这不是巧合：保险公司知道每年10 000英里是一个很具有代表性的数值。
一辆车能使用多长时间？这么多年来，我买过好几辆车，我总是一直开一辆车，直到它真的开始散架为止。我的后一辆车开了17年，行驶了18万英里。我可能会比一般人坚持得更久，所以我们可以选择一个近似整数，比如10万英里或者10年，不过这是一个粗略的估计。那些每隔几年就租一辆新车的人呢？当他们消费升级的时候，其他人会得到一辆没怎么使用过的二手车，并且会继续使用它，直到其寿终正寝为止，所以10年仍然合理。
每年卖出多少辆新车？如果有2.5亿辆汽车，每辆都能使用10年，那么其中1/10，也就是大约2500万辆，必须每年更换；如果它们能使用15年，那么将有1600万或1700万辆被替换。
这是一种守恒定律的一个例子：一辆车走到生命尽头，通常会被一辆新车取代。当然，这假设的是一个稳定的状态，而在人口增长或经济波动的时候，情况就不是这样了，但这是新手入门的一个合理假设。第7章讲了更多关于守恒定律的内容。
守恒：有进有出。
养一辆汽车要花多少钱？作为练习，你可以估计一下每行驶一英里要花多少钱。养车费包括可变成本（如燃油）、固定成本（如保险）、不可预测的成本（如维修费用），以及旧车报废后买新车所需要的钱。
你可能已经注意到，对于上面的所有估计值，我们没有使用比乘法和除法更复杂的算术运算，而且为了简化计算，我们对数值都进行了无情的四舍五入。
乘法、除法和近似运算就足够了。
这对本书的其他部分也适用——我们不是在做“数学题”，而是用一种真正轻松的方式来做小学算术。第12章对算术进行了更广泛的讨论，提供了简化计算过程的一些捷径和经验法则。
这一章我主要讨论的是汽车，你可能对此没有直接的兴趣。但即使是这样，在后面的章节中我们会看到，需要利用不完整信息做估计的时候，我们都可以使用本章讨论的方法和技巧。大多数情况下，你可以通过搜索得到一个数值，但是如果你在求助于搜索引擎之前自己先做出估计，那就更好了。这不会花费很长时间，你很快就会擅长做估计。不断的练习会在一生中保护你，让你对道听途说保持警惕。如果在别人告诉你某个数字之前，你心里已经有了一个数值，并且做了一些简单的运算，那么别人就不太可能把某些观点强加到你身上。

 

 

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