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《數據、模型與決策(第4版)》是一本內容全面、敘述簡明直觀的量化分析方法教材，涵蓋了統計學和運籌學的基本建模方法，強調決策方法在商務和管理環境下的實際應用。其第2第自引進國內出版以來，深受讀者的好評。第4版保持了《數據、模型與決策(第4版)》的一貫特色：既強調量化方法的應用導向，又平衡地講授必要的數學和統計學背景知識。財時，隨著軟件的升級和商務實踐的變化，第4版在內容上進行了大量的更新和擴展，表現在：
第一，所在基于電子表格的工具和應用都基于最新的excel2007環境。
第二，每一章都進行了認真的修訂，使用最新商務案例和數據強化了對關鍵概念的解釋。
第三，對第ii篇的關鍵決策建模內容作了重大修譚和重新組織，包括第9章、第13章及第14章。
第四，將理論和大量的計算公式置于章末附錄，為教學提供了更大的靈活性，不會影響學生學習必要的概念和技能《數據、模型與決策(第4版)》配套軟件完備，運用功能強大的Excel,Phstat,Crystalball以Treeplan等分析工具可以完成全書所有模型的求解。
《數據、模型與決策(第4版)》適合作為mba、mpa及其他專業學位學生的方法類課程教材，也可作為經管類學術型研究生量化分析方法課程的參考書，還可用作企業經理人量化分析方法的培訓教材。
第一，所在基于電子表格的工具和應用都基于最新的excel2007環境。
第二，每一章都進行了認真的修訂，使用最新商務案例和數據強化了對關鍵概念的解釋。
第三，對第ii篇的關鍵決策建模內容作了重大修譚和重新組織，包括第9章、第13章及第14章。
第四，將理論和大量的計算公式置于章末附錄，為教學提供了更大的靈活性，不會影響學生學習必要的概念和技能《數據、模型與決策(第4版)》配套軟件完備，運用功能強大的Excel,Phstat,Crystalball以Treeplan等分析工具可以完成全書所有模型的求解。
《數據、模型與決策(第4版)》適合作為mba、mpa及其他專業學位學生的方法類課程教材，也可作為經管類學術型研究生量化分析方法課程的參考書，還可用作企業經理人量化分析方法的培訓教材。
作者簡介
詹姆斯·R·埃文斯(James R·Evans)美國辛辛那提大學教授，擁有佐治亞理工大學工業與系統工程博士學位。在美國鮑德里奇國家質理獎評審委員會任職14年。曾擔任美國決策科學學會主席(1997-1998)。
譯者簡介：
杜本峰，經濟學博士，中國人民大學副教授。教學與研究領域包括：量化分析與管理決策、風險與健康保障管理、人口經濟與金融等。
譯者簡介：
杜本峰，經濟學博士，中國人民大學副教授。教學與研究領域包括：量化分析與管理決策、風險與健康保障管理、人口經濟與金融等。
目次
第Ⅰ篇 統計與數據分析
第1章 數據和商務決策
1.1 商務中的統計思想
1.2 商務數據
1.3 數據的來源和種類
1.4 總體、樣本和統計量
1.5 microsoftexcel的使用
1.6 excel環境中的數據應用
第2章 數據的展示與描述
2.1 用圖表來展示數據
2.2 描述統計：概念與應用
2.3 統計測度的展示
2.4 屬性數據的描述統計
第3章 概率分布和應用
3.1 概率：概念和應用
3.2 概率分布
3.3 常用的概率分布
3.4 聯合、邊際和條件概率分布
3.5 統計中的蒙特卡羅方法
3.6 抽樣分布和抽樣誤差
第4章 抽樣與統計推斷
4.1 統計抽樣
4.2 估計
4.3 置信區間：概念與應用
4.4 置信區間在決策中的應用
4.5 置信區間和樣本量
4.6 其他類型的置信區間
第5章 假設檢驗和統計推斷
5.1 假設檢驗的基本概念
5.2 單樣本假設檢驗
5.3 兩樣本假設檢驗
5.4 方差分析：多均值相等檢驗
5.5 獨立卡方檢驗
第6章 回歸分析
6.1 簡單線性回歸
6.2 回歸分析結果的解釋
6.3 回歸分析的假設
6.4 多元線性回歸
6.5 回歸模型的構建
6.6 具有屬性變量的回歸問題
6.7 具有非線性項的回歸模型
第7章 預測
7.1 定性判斷方法
7.2 統計預測模型
7.3 平穩時間序列預測模型
7.4 具有趨勢和季節性波動的時間序列預測模型
7.5 利用cb預測器對預測模型進行選擇和優化
7.6 回歸模型與預測
7.7 預測實踐
第8章 統計質量控制
8.1 統計和數據分析在質量控制中的角色
8.2 統計過程控制
8.3 分析控制圖
8.4 屬性控制圖
8.5 過程能力分析
第Ⅱ篇 決策模型與分析
第9章 決策模型的構建和應用
9.1 決策模型
9.2 模型分析
9.3 模型構建工具
9.4 模型構建案例
9.5 模型中的不確定性
9.6 模型假設、復雜性與現實性
第10章 風險分析與蒙特卡羅模擬
10.1 crystai ball的蒙特卡羅模擬
10.2 蒙特卡羅模擬的應用
第11章 決策、不確定性和風險
11.1 確定性決策
11.2 不確定性和風險決策
11.3 期望值決策
11.4 決策樹
11.5 效用與決策
第12章 排隊與過程仿真模型
12.1 排隊和排隊系統
12.2 掃隊模型
12.3 過程仿真概念
12.4 sim quick軟件在過程仿真中的應用
12.5 連續仿真模型
第13章 線性優化模型
13.1 構建線性優化模型
13.2 運用電子表格求解線性優化模型
13.3 線性優化模型的求解
13.4 線性優化模型的應用
13.5 solver的求解原理
第14章 整數和非線性優化模型
14.1 整數優化模型
14.2 二元取值變量的整數優化模型
14.3 混合整數優化模型
14.4 非線性優化模型
14.5 風險分析和優化
14.6 優化與仿真模擬的結合
附錄
附表A-1 累積標準正態分布表
附表A-2 T臨界值
附表A-3 X2臨界值
附表A-4 F臨界值
附表A-5 T化極差Q臨界值
譯后記
第1章 數據和商務決策
1.1 商務中的統計思想
1.2 商務數據
1.3 數據的來源和種類
1.4 總體、樣本和統計量
1.5 microsoftexcel的使用
1.6 excel環境中的數據應用
第2章 數據的展示與描述
2.1 用圖表來展示數據
2.2 描述統計：概念與應用
2.3 統計測度的展示
2.4 屬性數據的描述統計
第3章 概率分布和應用
3.1 概率：概念和應用
3.2 概率分布
3.3 常用的概率分布
3.4 聯合、邊際和條件概率分布
3.5 統計中的蒙特卡羅方法
3.6 抽樣分布和抽樣誤差
第4章 抽樣與統計推斷
4.1 統計抽樣
4.2 估計
4.3 置信區間：概念與應用
4.4 置信區間在決策中的應用
4.5 置信區間和樣本量
4.6 其他類型的置信區間
第5章 假設檢驗和統計推斷
5.1 假設檢驗的基本概念
5.2 單樣本假設檢驗
5.3 兩樣本假設檢驗
5.4 方差分析：多均值相等檢驗
5.5 獨立卡方檢驗
第6章 回歸分析
6.1 簡單線性回歸
6.2 回歸分析結果的解釋
6.3 回歸分析的假設
6.4 多元線性回歸
6.5 回歸模型的構建
6.6 具有屬性變量的回歸問題
6.7 具有非線性項的回歸模型
第7章 預測
7.1 定性判斷方法
7.2 統計預測模型
7.3 平穩時間序列預測模型
7.4 具有趨勢和季節性波動的時間序列預測模型
7.5 利用cb預測器對預測模型進行選擇和優化
7.6 回歸模型與預測
7.7 預測實踐
第8章 統計質量控制
8.1 統計和數據分析在質量控制中的角色
8.2 統計過程控制
8.3 分析控制圖
8.4 屬性控制圖
8.5 過程能力分析
第Ⅱ篇 決策模型與分析
第9章 決策模型的構建和應用
9.1 決策模型
9.2 模型分析
9.3 模型構建工具
9.4 模型構建案例
9.5 模型中的不確定性
9.6 模型假設、復雜性與現實性
第10章 風險分析與蒙特卡羅模擬
10.1 crystai ball的蒙特卡羅模擬
10.2 蒙特卡羅模擬的應用
第11章 決策、不確定性和風險
11.1 確定性決策
11.2 不確定性和風險決策
11.3 期望值決策
11.4 決策樹
11.5 效用與決策
第12章 排隊與過程仿真模型
12.1 排隊和排隊系統
12.2 掃隊模型
12.3 過程仿真概念
12.4 sim quick軟件在過程仿真中的應用
12.5 連續仿真模型
第13章 線性優化模型
13.1 構建線性優化模型
13.2 運用電子表格求解線性優化模型
13.3 線性優化模型的求解
13.4 線性優化模型的應用
13.5 solver的求解原理
第14章 整數和非線性優化模型
14.1 整數優化模型
14.2 二元取值變量的整數優化模型
14.3 混合整數優化模型
14.4 非線性優化模型
14.5 風險分析和優化
14.6 優化與仿真模擬的結合
附錄
附表A-1 累積標準正態分布表
附表A-2 T臨界值
附表A-3 X2臨界值
附表A-4 F臨界值
附表A-5 T化極差Q臨界值
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