企业决策的科学方法 在不确定性下决策：模型和选择PDF电子书下载

二项分布 225

第一编 绪论及基本概念 3

第一章 决策分析导论 3

应用分析 4

需要一些哲学 4

复杂性的来源 5

一个以上的决策者 6

大量数目的因子 6

多种的属性 6

在不确定性下评价决策 7

在不确定性下选择的问题 7

在不确定性下作出决策 9

概览 10

本章提要 12

第二章 分析的方法 13

数量的/分析的方法 13

建立模型的阶段 13

选择的阶段 14

分解 14

分解的各种方法 18

分解的应用 18

判断的应用 19

管理人员的任务 19

分析程序的用途 20

分析的程序是信息的产生者 20

决策的实施基于分析 21

逐步展开备选方案 22

建立模型：描述后果 22

全部过程的步骤 22

建立模型：列出备选方案与后果的关系 24

作出决策 26

本章提要 26

第三章 在不确定性下建立模型——图和表 29

基本的概念和方法 29

决策图 30

图解的常规 30

图解的方针和规则 31

直接决策的备选方案——方针1 36

影响最初的备选方案后果的不确定事件——方针3 37

确定评价的日期——方针2 37

对未来的决策提供信息的不确定事件——方针5 38

互相排斥和集体地详尽无遗的要求——方针6和7 38

未来的决策——方针4 38

按顺序图解事件和决策——方针8 39

对后果的评价单位或计量值赋值 39

损益值表 41

表的结构 44

贡献的计算 44

用决策图补充说明 44

决策目的补充说明 44

绘制决策图的过程 46

评价的日期 49

在决策时刻未知的备选方案 49

什么是作为决策中心点所应具备的合格条件 49

次等的备选方案 49

相互排斥的备选方案 50

具有延长评价的日期的备选方案 50

相互排斥的结果 52

整理事件和决策 52

顺序整理的例外 53

全部的过程 55

本章提要 55

第四章 概率导论 57

基本的概念和定义 57

集 59

结果空间（或样本空间） 60

子集 60

不确定事件 60

事件 61

事件的发生 62

补集 63

并 64

交 64

空集 65

互相排斥 65

集体地详尽无遗 66

对概率技术上的要求 66

概率的符号 66

概率的条件 67

连加符号 67

概率分布 68

概率密度函数 68

技术上的要求和局限性 68

累积概率分布 71

概率分布的概括的计量值 75

概率分布的均值 75

期望值 77

均值或期望值 77

标准差及方差 78

方差 78

标准差 79

概率的意义 80

古典概率 80

古典的观点的批判 82

古典的观点的局限性 83

相对频数 83

相对频数概率 83

条件和需要的判断 84

主观的概率 85

相对频数的观点的局限性 85

在客观上的和主观上的观点之间的区别 86

主观概率的赋值 87

主观概率的用途 88

本章提要 89

第五章 在不确定性下作出选择 91

直接的选择 91

结果优势 93

概率上的优势 95

用概率分布直接选择 100

用概括的计量值直接选择 100

用希望水平直接选择 101

必然等值 102

用保险作比喻 103

必然等值的性质 104

必然等值评估的程序 105

必然等值的评估 105

对复杂的不确定事件的必然等值 107

应用均值或期望值 108

期望值和必然等值 109

对风险的态度 109

在计算期望值中隐藏的危险 110

分阶段进行的问题 111

序贯分析或全面回顾 112

用直接选择法全面回顾 114

用必然等值全面回顾 118

基本的概念 120

用期望值全面回顾 121

完整的策略 123

完整的策略 123

详细说明完整的策略 124

用完整的策略选择 126

本章提要 127

第六章 优先选择和必然等值的计算 129

博奕关系 130

优先选择 131

优先选择尺度 131

基本的程序 132

确定优先选择曲线 132

效用 132

优先选择曲线 132

绘制优先选择曲线 135

计算必然等值 138

大程序提要 138

程序的基础 138

博奕关系置换 138

对单一阶段博奕关系的简化 139

证明单一阶段的博奕关系是正确的 140

在备选方案之间的选择 142

对优先选择期望值程序的关系 144

本章提要 147

第二编 模型和概率 151

第七章 复合事件概率的计算 151

复合事件 152

由并形成的复合事件的例子 152

加法规则 154

对相互排斥事件的加法规则 154

对非相互排斥事件的加法规则 155

二个以上事件的加法规则 155

由交形成的复合事件的例子 156

边缘事件 157

联合事件 157

条件概率 157

条件概率的概念 158

用表计算条件概率 162

乘法规则 165

条件互换 166

独立性 170

对独立事件的乘法规则 172

在相互排斥事件和独立事件之间的关系 173

本章提要 175

第八章 离散型随机变量、结果空间和概率的计算 177

定义结果空间 178

评估充分 179

损益值充分 179

随机应变 180

随机变量的均值 184

随机变量的概率分布 184

随机变量的标准差和方法 185

独立的随机变量 185

随机变量期望值的计算 185

作为国数的随机变量 188

安置输入函数阅读输出 188

函数的符号 188

复合随机变量的概率 189

对复杂的随机变量计算概率分析 192

评估充分的图 195

用表代替在图中插入“额外的”不确定事件 200

本章提要 201

第九章 连续型随机变量、模型及计算 203

连续型与离散型模型对比 204

连续型模型的图解 206

连续型随机变量的概率分布 207

连续型随机变量累积概率分布 207

对连续型随机变量概率密度函数的要求 207

对连续型随机变量概率密度函数的解释 207

在累积概率分布和密度函数之间的关系 208

用连续型分布计算 210

中位数 211

连续型分布的概括计量值 211

众数 212

离散型近似值 212

相等地可能的区间近似法的程序 213

在随机变量轴上指定区间的近似法的程序 215

用离散型近似法解题 217

本章提要 222

第十章 理论的概率分布 224

二项分布公式的举例说明 226

二项分布 227

用二项分布有系统地说明的问题 229

条件的证实 229

表的应用 230

信息的概念 232

鲁阿松分布 233

用普阿松分布有系统地说明的问题 236

表的应用 236

用普阿松分布求二项分布的近似修 237

正态分布 238

正态分布表的应用 239

用正态分布求二项分布的近似值 242

指数分布 244

对曾阿松分布的关系 245

无记忆的特征 245

贝塔分布 246

本章提要 249

第十一章 经验的概率分布 252

离散型随机变量 253

获得分布的技术 254

用少量资料的问题 255

从少量的资料处理问题的备用方法 257

经验资料同其他的信息报结合 258

可比性 258

连续型随机变量 259

选择组距问题 259

绘制累积概率分布图 261

直接的平滑 263

可比性 266

本章提要 267

主观的判断和概率 269

第十二章 概率分布的主观评估 269

技术上的要求 271

问题 272

一致性和公理 272

保持一致性 273

主观概率的定义 274

抽彩得奖评估法 274

主观的概率 276

和相对频数极限的关系 277

对特定的事件直接的评估 279

评估的程序 279

对特定的事件的评估 279

对特定的事件间接的评估 280

极端的数值 285

对连续型随机变量的评估 285

绘制累积图 286

填出分布 286

求中位数和四分位数 286

形象化地配合曲线 287

证实 288

分解有助于评估 288

专家的使用 289

主观的评估的准确性 291

人类的判断的方式 294

调整和固定性 295

代表性 295

可用性 295

未说明的假定 296

本章提要 296

第十三章 概率的贝叶斯修订 298

对离散型随机变量的修订程序 298

基本的修订计算 298

修订过程的解释 302

相等的可能性 304

相等的先验概率 306

增加证据的数量 308

可能性的评估 312

用二项分布评估可能性 312

用普阿松分布评估可能性 313

用正态分布评估可能性 313

一般地用理论的分布评估可能性 316

用相对频数评估可能性 316

用主观的方法评估可能性 318

对共轭分布的修订过程 320

先验的正态分布与正态的资料搜集过程 320

先验的贝塔分布与二项的资料搜集过程 322

贝叶斯修订应用的例释 322

本章提要 330

第十四章 信息及其价值 332

信息的来源 334

经验的资料 334

主观的意见——从专家得到的信息的类型 334

处理专家的判断 335

信息的价值 337

完全信息的期望值（EVPI） 338

计算EVPI的其它的方法 339

不完全的或样本信息的期望值 342

不用贝叶斯定理计算EVSI 344

在信息价值和不确定性数量之间的关系 346

灵敏度分析 347

对风险有不同的态度时信息的价值 349

本章提要 352

第十五章 蒙特卡罗方法 353

从离散型概率分布中抽样 354

随机数 354

蒙特卡罗抽样——掷硬币的例子 355

蒙特卡罗抽样——掷骰子的例子 355

用累积概率分布 357

蒙特卡罗抽样程序提要 358

用蒙特卡罗方法计算概率分布 358

定向事件（排队）问题 362

从连续型概率分布中用蒙特卡罗抽样 365

离散型近似值和蒙特卡罗法的比较 366

本章提要 368

第三编 选择和优先选择 371

第十六章 对风险的态度和选择的过程 371

对选择方法的复习 372

直接的选择 372

必然等值 372

回避风险 372

减少的回避风险 375

不变的回避风险 376

在回避风险下的选择 377

用完整的策略直接选择 380

用必然等值 384

对回避风险的决策者使方差减到最小 387

不变的回避风险的可分性 388

不变的回避风险的其它的特点 390

风险中立 391

在风险中立下的选择 393

风险中立的可分性 394

敢冒风险 394

经验的证据 395

本章提要 397

第十七章 评估优先选择曲线的程序 399

评估优先选择曲线的一般性问题 400

损益值（评价单位）范围的选择 401

用基本的博奕关系评估优先选择曲线 401

基本的博奕关系 401

基本的博奕关系的评估程序 402

在博奕关系上评估优先选择曲线的另一种方法 404

用50—50博奕关系评估优先选择曲线 405

对评估优先选择曲线方法的比较 408

特定的对风险态度的评估 410

风险中立 410

回避风险 410

不变的回避风险 411

消除前后矛盾 412

敢冒风险 412

优先选择曲线的尺度数值 413

本章提要 413

第十八章 关于行为的假设及决策分析的局限性 415

基本的概念 415

对选择行为的假设或公理 417

假设的涵义 420

行为的假设的局限性 424

对个人的传递性 424

集体优先选择的存在 425

具有极端数值的连续性假设 426

单调性假设——在不同的时间上，不确定性已被解决 427

在模型上的假设和局限性 428

定义可能的结果 428

对独立的不确定事件概率的主观评估 430

长时期发生的损益值的评价单位的赋值 431

本章提要 434

第十九章 风险分担和激励 436

风险分担 436

多项投资 443

独立的投资中的多项投资 443

相互依存的投资中的多项投资 444

有区别的信息的风险分担 446

有相同的优先选择和信念的协议 446

多项投资和金融市场 446

有不同的优先选择和信念的协议 448

激励制度 449

本章提要 454

第二十章 用多种属性选择 456

问题 456

描述的程序 458

占优势 458

满意的水平 459

编篡辞典法的程序 460

交替换位的程序 461

交替换位 461

联合的程序 461

中立曲线 463

二元以上的交替换位 464

有不确定性的多种属种问题 465

本章提要 469

附录 470

附录A 二项分布——单项的概率 470

附录B 二项分布——累积概率 476

附录C 普阿松分布——单项的概率 482

附录D 普阿松分布——累积概率 484

附录E 正态曲线下的面积 486

附录F 贝塔分布（部分） 487

附录G 随机数表 488

英汉名词对照表 490