顺便说一声，这样也够用了。但你们必须像我一样，至少能粗略地理解那道钟形曲线。
当然，工程学里面的后备系统是一种非常有用的思想
个非常坚毅、非常有才华的人，他的经历体现了会计的重要性，以及懂得标准会计局限性的重要性。
他还有个规矩，来自心理学；如果你对智慧感兴趣，那么应该记住这个规矩——就像记住基本的排列组合原理一样。
他要求布劳恩公司所有的交流必须遵守“五何”原则——你必须说明何人因何故在何时何地做了何事。如果你在布劳恩公司里面写一封信或指示某人去做某事，但没有告诉他原因，那么你可能会被解雇。实际上，你只要犯两次这种错误，就会被解雇。
你们也许会问，这有那么重要吗？嗯，这也跟心理学的原理有关。如果你能够将一堆模式的知识组合起来，回答一个又一个为什么，你就能够更好地思考；同样道理，如果你告诉人们事情的时候，总是告诉他们原因，他们就能更深刻地理解你说的话，就会更加重视你说的话，也会更倾向于听从你说的话。就算他们不理解你的理由，他们也会更倾向于听你的话。
如果你告诉人们事情的时候，总是告诉他们原因，他们就能更深刻地理解你说的话，就会更加重视你说的话，也会更倾向于听从你说的话。就算他们不理解你的理由，他们也会更倾向于听你的话。
正如你想要从问一个又一个的“为什么”开始获得普世的智慧一样，你在跟别人交流沟通时，也应该把原因讲清楚。就算答案很浅显，你把“为什么”讲清楚仍是一种明智的做法。
哪些思维模型最可靠呢？答案很明显，那些来自硬科学和工程学的思维模型是地球上最可靠的思维模型。而工程学的质量控制理论——至少对你我这样的非专业工程师来说也是很重要的核心部分——其基础恰好是费马和帕斯卡的基础数学理论。
一项工程的成本这么高，如果你付出这么高的成本，你就不会希望它垮掉。这全是基本的高中数学知识。德明带到日本的质量控制理论，无非就是利用了这些基础的数学知识。
我认为大多数人没有必要精通统计学。例如，我虽然不能准确地说出高斯分布的细节，不过我知道它的分布形态，也知道现实生活的许多事件和现象是按照那个方式分布的。所以我能作一个大致的计算。
但如果你们要我算出一道高斯分布方程，要求精确到小数点后10位，那我可算不出来。我就像一个虽然不懂帕斯卡可是打牌打得很好的扑克牌手。
