§1 行动结果的数量表示 1
第一章 决策系统 1
§2 目标的综合 4
§3 决策问题的分类 9
§4 收益 12
§5 损失 18
§6 效用 23
§7 决策系统 39
本章小结 42
习题一 43
§1 一般方法 47
第二章 确定型决策 47
§2 线性规划方法 54
§3 目标规划方法 66
本章小结 79
习题二 80
附（一） 线性规划单纯形方法的BASIC程序 83
附（二） 目标规划单纯形方法的BASIC程序 85
第三章 不确定型决策 88
§1 不确定型决策中行动的优劣 88
§2 最大最小原则 90
§3 最大最大原则 93
§4 最小最大损失值原则 96
§5 赫威兹原则 99
§6 等概率原则 109
本章小结 114
习题三 115
第四章 风险型决策 118
§1 期望值原则 118
§2 一个比较复杂的例题 133
§3 多元决策分析 143
§4 二行动线性决策模型 150
§5 多行动、多状态线性决策模型 154
§6 劣行动的淘汰 166
§7 最可能状态原则 173
§8 渴望水平原则 176
本章小结 181
习题四 182
第五章 利用补充情报的决策分析 186
§1 补充情报的利用 186
§2 抽样情报 194
§3 完全情报价值 201
§4 补充情报价值 211
§5 最佳样本容量 222
§6 决策法则 234
§7 风险函数、贝叶斯风险和贝叶斯原则 237
§8 最小最大风险函数值原则 246
§9 贝叶斯估计 249
本章小结 256
习题五 257
附（一） 应验分析的BASIC程序 261
附（二） 计算最佳样本容量的BASIC程序 264
第六章 共轭分布 267
§1 共轭分布 267
§2 正态分布下的二行动线性决策问题的完全情报价值 270
（一）正态分布共轭于正态分布 270
§3 正态分布共轭于正态分布决策模型 274
§4 正态分布共轭于正态分布二行动线性决策问题的抽样情报价值与最佳样本容量 284
（二）β分布共轭于二项分布 293
§5 β分布的性质 293
§6 β分布共轭于三项分布决策模型 298
§7 β分布的特殊情形——均匀分布 305
（三）Г分布共轭于泊松分布 306
§8 Г分布的性质 306
§9 Г分布共轭于泊松分布决策模型 309
§10 抽样时间 317
本章小结 318
习题六 320
附二行动线性（N-N）模型计算最佳样本容量的BASIC程序 324
第七章 多阶决策、序列决策和马尔科夫决策 326
§1 决策树与逆序归纳法 326
§2 多阶决策 329
§3 序列决策 347
§4 马尔科夫决策 356
本章小结 379
习题七 381
§1 客观概率和主观概率 387
第八章 概率分布的确定 387
§2 正态分布的参数估计法 393
§2 В分布和Г分布的参数估计法 397
§4 连续型分布的确定法 404
本章小结 413
习题八 414
练习与习题答案 418
参考文献 511
附表（一） 正态分布数值表 512
附表（二） 二项分布数值表 514
附表（三） 泊松分布数值表 518
附表（四） 函数LN（X）数值表 528