第一篇 制定管理决策 3
第1章 决策过程 3
【本章学习目标】 3
1.1 制定决策的基础要素 3
1.2 决策过程 4
1.2.1 定义问题 5
1.2.2 确定目标 6
1.2.3 提出方案 7
1.2.4 方案分析 9
1.2.5 方案评价 10
1.2.6 方案选择 10
1.2.7 实施 11
1.3 案例简介 11
1.3.1 医院值班安排 11
1.3.2 产品开发的明确问题 12
1.3.3 应对石油危机的汽车开发决策 12
1.3.4 石油运输方案的产生 14
1.4 决策程序的扩充 15
1.4.1 决策程序的两个阶段划分 16
1.4.2 两阶段的思维差异 17
1.4.3 对做什么的模式的讨论 17
1.5 目标分析 18
1.5.1 目标的基本要求 18
1.5.2 多目标之间的关系 19
1.5.3 组织中的三层目标 19
1.5.4 组织中各层次目标的关系 20
1.5.5 目标的分解 21
1.6 确定解决问题的系统 22
1.6.1 把需要决策问题的系统作为思考对象 24
1.6.2 分析框架的度量准则 27
1.6.3 需要决策问题的系统边界 29
1.6.4 对分析框架的管理 30
第2章 建模及实例 33
【本章学习目标】 33
2.1 模型概论 33
2.1.1 模型的本质 33
2.1.2 模型的目的性 34
2.1.3 模型的类型 35
2.2 建立数学模型的一般过程 35
2.2.1 明确问题，确定目标 36
2.2.2 模型假设 37
2.2.3 建模 37
2.2.4 模型求解 38
2.2.5 模型解的分析与检验 38
2.3 若干初等模型 39
2.3.1 椅子的稳定性问题 39
2.3.2 椭圆面积与长短轴的函数关系 41
2.3.3 质量损失描述模型 43
2.3.4 物价指数的困难 43
2.3.5 用四脚动物的身长估计动物的体重 46
2.4 若干博弈模型 47
2.4.1 公共地的悲剧 47
2.4.2 合作效益分配模型 49
2.4.3 “囚犯困境”模型 52
2.4.4 拍卖模型 53
第二篇 规划与优化模型第3章 线性规划 57
【本章学习目标】 57
3.1 线性规划问题概述 57
3.1.1 线性规划问题中的主要概念 58
3.1.2 线性规划问题的数学模型 59
3.2 线性规划问题的图解法 63
3.2.1 图解法的过程介绍 63
3.2.2 规划问题求解的几种可能结果 66
3.2.3 图解法延伸 67
3.3 单纯形法 69
3.3.1 线性规划问题的标准形式 69
3.3.2 线性规划问题解的概念和基本定理 70
3.3.3 单纯形法解题步骤 70
3.4 对偶问题 77
3.4.1 原问题与对偶问题的关系 78
3.4.2 举例说明 79
3.5 敏感性分析 80
3.5.1 改变目标函数 80
3.5.2 所需资源的变动 82
第4章 整数规划 84
【本章学习目标】 84
4.1 整数规划概述 84
4.1.1 整数线性规划的概念 84
4.1.2 整数线性规划模型分类 86
4.1.3 建立整数规划模型 86
4.2 整数规划的图解法 89
4.3 分枝定界法 89
4.3.1 分枝定界法简介 89
4.3.2 分枝定界法的解题过程 90
4.4 0-1整数规划 94
4.4.1 0-1整数规划的主要概念 94
4.4.2 0-1规划的解题过程 95
第5章 运输问题 97
【本章学习目标】 97
5.1 运输问题的数学模型 97
5.1.1 运输问题的概述 97
5.1.2 运输问题的数学模型 98
5.2 表上作业法 100
5.2.1 表上作业法概述 100
5.2.2 最优检验与方案的调整 103
第6章 动态规划 106
【本章学习目标】 106
6.1 动态规划的基本概念和基本方程 107
6.1.1 多阶段决策 107
6.1.2 动态规划的基本概念 109
6.1.3 动态规划的基本方程 111
6.1.4 动态规划方法的基本思想归纳 113
6.1.5 动态规划的最优性原理和最优性定理 114
6.2 动态规划应用举例 115
6.2.1 资源分配问题 115
6.2.2 生产与存贮问题 118
6.2.3 采购问题 121
6.2.4 复合系统工作可靠性问题 123
6.2.5 背包问题 125
6.2.6 货郎担问题 127
第7章 图及网络概述 130
【本章学习目标】 130
7.1 图的基本概念 130
7.1.1 无向图和有向图 132
7.1.2 链、路 132
7.2 最短路问题 133
7.2.1 问题的提出 133
7.2.2 Dijkstra算法（双标号法） 133
7.2.3 最短路问题的应用 136
7.2.4 无向图上的Dijkstra算法 139
7.3 网络最大流问题 140
7.3.1 网络最大流问题的概述 140
7.3.2 寻找网络最大流的Ford-Fulkerson标号法 145
7.4 最小费用网络最大流问题 148
7.4.1 最小费用最大流算法 148
7.4.2 应用举例 151
第8章 网络计划技术 153
【本章学习目标】 153
8.1 网络分析基本概况 153
8.1.1 网络分析的概念 153
8.1.2 网络分析简史 154
8.1.3 网络分析的优点 155
8.2 网络计划的编制 156
8.2.1 横道图的形式 156
8.2.2 网络图 158
8.3 时间与关键路线 161
8.3.1 时间参数 162
8.3.2 关键路线分析 164
8.4 网络计划的调整与优化 170
8.4.1 时间的调整和优化 171
8.4.2 时间—资源优化 171
第9章 存贮论 178
【本章学习目标】 178
9.1 存贮概述 178
9.1.1 库存的概念 178
9.1.2 库存的分类 179
9.1.3 库存成本 179
9.1.4 库存策略 180
9.1.5 库存控制的方法 180
9.2 经济订购批量的存贮模型 180
9.2.1 基本经济订购批量模型 183
9.2.2 有计划缺货的EOQ模型 188
9.2.3 有数量折扣的EOQ模型 190
9.2.4 边生产边使用的定量订货模型 192
第10章 博弈论初步 194
【本章学习目标】 194
10.1 博弈的实际背景及应用 194
10.2 博弈论的结构与分类 197
10.2.1 概念体系 197
10.2.2 博弈的分类 199
10.3 完全信息静态博弈 200
10.3.1 纳什均衡 200
10.3.2 求解纳什均衡 201
10.3.3 库诺特寡头竞争模型 202
10.4 完全信息动态博弈 204
10.4.1 混合战略 204
10.4.2 扩展表达式 206
10.4.3 子博弈、子博弈精炼纳什均衡和逆向归纳法 207
10.5 不完全信息静态博弈 208
第三篇 数据分析基础第11章 概率论初步 211
【本章学习目标】 211
11.1 概率论方法概述 211
11.1.1 概率论的性质 211
11.1.2 不确定性的类型 213
11.1.3 处理随机问题的思路 214
11.1.4 概率论的应用 214
11.2 随机事件的运算及其概率 215
11.2.1 随机事件及其运算 215
11.2.2 随机事件的概率 220
11.2.3 概率的基本性质 225
11.3 条件概率及重要公式 227
11.3.1 条件概率 227
11.3.2 全概率公式与贝叶斯公式 232
第12章 随机变量及其分布 235
【本章学习目标】 235
12.1 随机变量的概念 235
12.2 三个重要分布 236
12.2.1 二项概率分布 236
12.2.2 泊松概率分布 238
12.2.3 正态概率分布 240
第13章 随机变量的数字特征 245
【本章学习目标】 245
13.1 数学期望及性质 245
13.2 方差与协方差及性质 251
13.2.1 方差的概念 251
13.2.2 方差的性质 254
13.2.3 协方差与相关系数 255
13.3 大数定律与中心极限定理 257
13.3.1 切贝雪夫不等式、大数定律 257
13.3.2 中心极限定理 259
第14章 预测 260
【本章学习目标】 260
14.1 预测的概述 260
14.1.1 预测的概念及作用 260
14.1.2 预测的类型 261
14.2 主观预测法 262
14.2.1 个人主观预测法 263
14.2.2 群体讨论法 263
14.2.3 德尔菲法 263
14.3 趋势外推法 265
14.3.1 时间序列的概念 266
14.3.2 时间序列的趋势 266
14.3.3 趋势外推法的预测误差 266
14.3.4 几种确定性分析的经验预测方法 267
14.3.5 时间回归法（Time Regressing Method） 270
14.4 因果分析法 271
14.4.1 因果分析法 272
14.4.2 一元线性回归预测 272
14.4.3 多元线性回归预测 276
14.4.4 非线性回归预测 280
第15章 不确定性决策 281
【本章学习目标】 281
15.1 决策问题的概述 281
15.1.1 决策的概念 281
15.1.2 决策的模型 282
15.1.3 决策的分类 282
15.1.4 效用及效用曲线 283
15.2 不确定型决策 284
15.2.1 乐观（Max Max）准则 285
15.2.2 等可能性（Laplace）准则 286
15.2.3 悲观（Max Min）准则 287
15.2.4 折衷准则 288
15.2.5 后悔值准则 289
15.3 风险型决策 290
15.3.1 风险决策的概念 291
15.3.2 最大期望收益决策准则（Expected Monetary Value,EMV） 291
15.3.3 最小机会损失决策准则（Expected Opportunity Loss,EOL） 291
15.3.4 完全情报价值（EVPI） 292
15.3.5 贝叶斯（Bayes）决策 293
15.4 决策树 295
15.4.1 决策树的结构 296
15.4.2 决策步骤 296
第16章 投资项目的风险分析 300
【本章学习目标】 300
16.1 投资评价的推广 300
16.2 风险分析 301
16.3 组合投资的风险分析 305
第17章 管理统计基础 308
【本章学习目标】 308
17.1 统计在管理决策中的作用 308
17.2 频数分布及其描述 313
17.2.1 频数分布的组成 313
17.2.2 累积频数分布 317
17.2.3 频数分布的类型 319
17.3 集中趋势 320
17.3.1 算术平均数 320
17.3.2 调和平均数 321
17.3.3 几何平均数 322
17.3.4 众数 323
17.3.5 中位数 324
17.4 离散趋势 325
17.4.1 全距 326
17.4.2 四分位差 327
17.4.3 标准差 328
17.4.4 标准差系数 332
17.5 分组数据平均数和方差的估算 332
17.5.1 算术平均数的估算 332
17.5.2 方差的估算 334
17.5.3 是非标志的算术平均数与方差计算 334
17.5.4 分组资料众数与中位数的估算 335
第18章 参数估计 338
【本章学习目标】 338
18.1 点估计方法 338
18.1.1 点估计 338
18.1.2 点估计的性质 340
18.2 区间估计 343
18.2.1 均值μ的置信区间 344
18.2.2 方差σ2的置信区间 346
18.2.3 两个总体均值差的置信区间 347
18.2.4 方差比σ21/σ22的置信区间 349
第19章 假设检验 352
【本章学习目标】 352
19.1 假设检验的基本概念 352
19.1.1 什么是假设检验 352
19.1.2 假设检验的一般程序 354
19.1.3 两类错误 355
19.2 正态总体的参数检验 357
19.2.1 单个总体均值μ的检验 357
19.2.2 单个正态总体的方差检验 360
19.2.3 两个正态总体的均值差检验 361
19.2.4 两个正态总体方差比的假设检验 363
附：关于两正态总体的假设检验的有关结论汇总成表19-4和表19-5 364
参考文献 365