第一部分 数据分析基础 2
第1章 随机变量与概率分布 2
1.1 随机事件及概率 2
1.2 随机变量及分布 7
本章小结 19
关键术语 19
参考文献 20
第2章 数据描述及归纳 21
2.1 数据展示 21
2.2 数据描述 31
2.3 德尔菲法 38
本章小结 47
关键术语 48
参考文献 48
第3章 统计推断 49
3.1 抽样及抽样分布 49
3.2 参数估计 60
3.3 假设检验 79
本章小结 102
关键术语 102
参考文献 103
第4章 预测 104
4.1 回归分析法 104
4.2 趋势外推法 131
本章小结 171
关键术语 171
参考文献 171
第二部分 优化模型 174
第5章 线性规划 174
5.1 线性规划的概念 175
5.2 线性规划的求解 180
5.3 线性规划的应用：数据包络分析 193
本章小结 199
关键术语 199
参考文献 200
第6章 整数规划 201
6.1 整数规划基础 201
6.2 指派问题 212
本章小结 221
关键术语 221
参考文献 222
第7章 动态规划 223
7.1 动态规划基础 223
7.2 收益管理 237
本章小结 239
关键术语 239
参考文献 239
第8章 非线性规划 240
8.1 非线性规划的基本理论 240
8.2 约束优化 243
8.3 有多个约束条件的非线性规划问题 247
本章小结 252
关键术语 253
参考文献 253
第9章 网络模型 254
9.1 网络构成 254
9.2 最短路径问题 255
9.3 最大流量问题 263
9.4 最小生成树问题 268
本章小结 270
关键术语 270
参考文献 271
第三部分 决策理论与方法 274
第10章 决策理论知识 274
10.1 决策的发展历程 274
10.2 决策的基本要素 278
10.3 效用与效用函数 282
10.4 风险与效用 285
本章小结 288
关键术语 288
参考文献 289
第11章 不确定性决策 290
11.1 乐观准则 291
11.2 悲观准则 292
11.3 后悔值准则 294
11.4 折中准则 296
11.5 等可能性准则 297
本章小结 298
关键术语 298
参考文献 299
第12章 风险型决策 300
12.1 期望值准则 300
12.2 最大可能准则 308
12.3 贝叶斯决策规则 310
12.4 决策树 317
12.5 使用决策树进行灵敏度分析 323
本章小结 325
关键术语 326
参考文献 326
第13章 多属性决策 328
13.1 多属性决策的概念 328
13.2 多属性决策的基本方法 337
13.3 层次分析法 346
13.4 数据包络分析 353
13.5 加总比例分析 361
本章小结 363
关键术语 364
参考文献 364
第14章 群决策 366
14.1 群决策的概念 366
14.2 社会选择函数 369
14.3 投票制度 378
14.4 群决策方法 384
本章小结 391
关键术语 392
参考文献 392
第15章 行为决策：前景理论 395
15.1 有限理性行为及其特征 395
15.2 前景理论的基本概念 405
本章小结 409
关键术语 409
参考文献 410