能用浅显的语言和实用的例子，说明如此抽象的模型，实属不易

这算是花了非常多时间读的书之一了。
建议1：学习一定的统计学理论知识。书中有非常多涉及统计学理论知识的地方，以至于有时候你会发现你完全无法理解，当然有部分是翻译的问题。比如，下图，书上写的是
多模型误差=平均模型误差-模型预测的多样性，即: 
在这里，Mi表示模型i的预测， 等于模型的平均值，V等于真值。 
我认为这里指的是，模型的平均偏差=模型的偏差-模型的方差，所以这里翻译应该是有一点问题的。
建议2:  学习一定的微观经济学理论基础。比如在刻画夏普利值时，我们需要知道微观经济学边际收益，边际成本的概念，以便于了解。再比如凹性，隐含地假设了对多样性和风险规避的偏好。
建议3:  每遇到一个模型，上网搜索相关知识。这样有利于对模型更好的理解，比如空间竞争模型的应用之一，中间选民定理在政治学也有很大应用，会发现很多候选人为了胜选，会在竞选的时候在某些主张故意模糊，达到不那么左倾（右倾），以笼络更多中间选民。
建议4: 不要过于纠结计算和推理的过程，重在学习思维。其实很多计算过程也不清楚是如何推出来的hh。比如谢林隔离模型，结论如果个体平均阈值超过50%，这个模型就会发生地域性隔离。就会发现其实现实世界里的聚居和隔离行为，是因为彼此的阈值非常高，特别是不同人种之间。另外谢林派对模型，也告诉我们多样性的阈值会产生两种非常不同的影响：它们使隔离更容易发生，同时又使完全隔离的可能性降低，因为 非常宽容的人在任何一个房间都不会觉得有问题。   这让我想到中国大散居、小聚居的特点。局部地区少数民族的聚集，会导致部分隔离，但大部分地区还是有低阈值的少数民族散居。
最后作者也给我们秀了一下如何用多模型的思维分析社会收入不平等的原因，可谓是最后的彩蛋～