第2版前言
第1版前言
第一部分 數據分析基礎
第1章 隨機變量與概率分布 2
學習目標 2
11 隨機事件及概率 2
12 隨機變量及分布 10
本章小結 23
關鍵術語 23
參考文獻 24
第2章 數據描述及歸納 25
學習目標 25
21 數據展示 26
22 數據描述 37
本章小結 42
關鍵術語 42
參考文獻 42
第3章 統計推斷 44
學習目標 44
31 抽樣及抽樣分布 44
32 參數估計 55
33 假設檢驗 79
本章小結 102
關鍵術語 103
參考文獻 104
第4章 預測 105
學習目標 105
41 回歸分析法 106
42 趨勢外推法 120
本章小結 152
關鍵術語 153
參考文獻 153
第二部分 優化模型
第5章 線性規劃 156
學習目標 156
51 線性規劃的基本概念 156
52 線性規劃的求解 159
53 線性規劃的應用：數據包絡分析 174
54 多階段 DEA 189
本章小結 192
關鍵術語 192
參考文獻 193
第6章 整數規劃 195
學習目標 195
61 整數規劃基礎 196
62 指派問題 208
本章小結 218
關鍵術語 218
參考文獻 219
第7章 動態規劃 220
學習目標 220
71 動態規劃基礎 221
72 收益管理 235
關鍵術語 239
參考文獻 239
第8章 非線性規劃 240
學習目標 240
81 非線性規劃的基本理論 241
82 約束優化型非線性規劃 243
本章小結 251
關鍵術語 251
參考文獻 251
第9章 網絡模型 253
學習目標 253
91 網絡構成 254
92 最短路徑問題 255
93?
94 最小生成樹問題 269
本章小結 272
關鍵術語 272
參考文獻 272
第三部分 決策理論與方法
第10章 決策理論知識 276
學習目標 276
101 決策的發展歷程 277
102 決策的基本要素 281
103 效用與效用函數 285
104 風險與效用 289
本章小結 293
關鍵術語 293
參考文獻 293
第11章 不確定性決策 295
學習目標 295
111 樂觀準則 296
112 悲觀準則 298
113 後悔值準則 299
114 折中準則 301
115 等可能性準則 302
本章小結 304
關鍵術語 304
參考文獻 305
第12章 風險型決策 306
學習目標 306
121 期望值準則 307
122
123 貝葉斯決策規則 317
124 決策樹 326
125 使用決策樹進行靈敏度分析 334
本章小結 337
關鍵術語 338
參考文獻 338
第13章 多屬性決策 340
學習目標 340
131 多屬性決策概述 341
132 多屬性決策的基本方法 349
133 層次分析法 359
134 加總比例分析法 368
本章小結 369
關鍵術語 370
參考文獻 370
第14章 群決策 372
學習目標 372
141 群決策的概念 373
142 社會選擇函數 376
143 投票制度 386
144 群決策方法 391
本章小結 402
關鍵術語 403
參考文獻