數(shù)據(jù)、模型與決策

內(nèi)容概要

　　《數(shù)據(jù)、模型與決策：管理科學(xué)基礎(chǔ)》是經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、決策科學(xué)的本科生、研究生、MBA學(xué)生的基礎(chǔ)教材，也可作為企業(yè)經(jīng)理以及相關(guān)決策人員的決策科學(xué)的參考書，同時(shí)也適宜有志提高自身決策能力和競(jìng)爭(zhēng)力的大眾讀者閱讀。

作者簡(jiǎn)介

　　迪米特里斯·伯特西馬斯是麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院的管理科學(xué)和運(yùn)籌學(xué)教授，研究領(lǐng)域是組合優(yōu)化、隨機(jī)過程以及應(yīng)用模擬，獲得過SIAM優(yōu)化獎(jiǎng)和Erlang概率方法獎(jiǎng)等眾多的學(xué)術(shù)獎(jiǎng)，負(fù)責(zé)給管理系學(xué)生講授定量方法達(dá)12年?！　×_伯特·M·弗羅因德是麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院的管理科學(xué)和運(yùn)籌學(xué)教授，研究領(lǐng)域是線性優(yōu)化、非線性優(yōu)化以及應(yīng)用模擬，負(fù)責(zé)哈佛商學(xué)院定量方法課程的設(shè)計(jì)、研究以及講授。他還負(fù)責(zé)給管理系學(xué)生講授定量方法達(dá)16年，獲得過包括每三年一次的斯隆管理學(xué)院的學(xué)年教師獎(jiǎng)等各種教學(xué)獎(jiǎng)?！　±钚轮杏?997年

書籍目錄

第1章 決策分析1.1 一個(gè)決策樹模型及分析1.2 決策分析的一般方法概述1.3 另一個(gè)決策樹模型及分析1.4 概率系統(tǒng)理論的預(yù)備知識(shí)1.5 有關(guān)決策分析的進(jìn)一步討論及要點(diǎn)1.6 案例分析1.7 練習(xí)第2章 離散概率基礎(chǔ)2.1 結(jié)果、概率和事件2.2 概率定律2.3 應(yīng)用概率和概率表進(jìn)行工作2.4 隨機(jī)變量2.5 離散概率的分布2.6 二項(xiàng)分布2.7 概率分布的基本測(cè)量2.8 隨機(jī)變量的線性函數(shù)2.9 協(xié)方差與相關(guān)性2.10 聯(lián)合概率分布與獨(dú)立性2.11 兩個(gè)隨機(jī)變

章節(jié)摘錄

　　我們經(jīng)常說失業(yè)率和犯罪率是“高度相關(guān)的”。另一個(gè)著名的理論是同一個(gè)行業(yè)的公司股票的收益率是“正相關(guān)的”。然而，經(jīng)常聽說的另一個(gè)信條是股票市場(chǎng)的收益率與債券市場(chǎng)的收益率是“負(fù)相關(guān)的”。本節(jié)，我們正式且直觀地介紹一個(gè)兩個(gè)隨機(jī)變量相互依賴和相關(guān)關(guān)聯(lián)的概念，這將有助于我們量化和進(jìn)一步給出隨機(jī)變量間相互依賴和相互關(guān)聯(lián)的直觀的概念?！　∥覀兪紫瓤紤]下列實(shí)例；假設(shè)X是當(dāng)?shù)厣痰昝刻熹N售太陽鏡的數(shù)目，而r是商店每天銷售雨傘的數(shù)目。根據(jù)以前的銷售數(shù)據(jù)，假設(shè)在給定的某一天，太陽鏡和雨傘的銷售量服從表2．23所給出的一對(duì)(

媒體關(guān)注與評(píng)論

　　譯者序　　基于數(shù)據(jù)和模型的決策方法是提高管理水平和進(jìn)行科學(xué)決策的關(guān)鍵。隨著自然科學(xué)定量分析方法的應(yīng)用，以及電子計(jì)算機(jī)技術(shù)和現(xiàn)代數(shù)學(xué)理論如隨機(jī)過程、運(yùn)籌學(xué)、最優(yōu)化理論、模糊數(shù)學(xué)、有限元方法、集合論、信息論、范疇論、數(shù)理邏輯、拓?fù)鋵W(xué)、代數(shù)幾何等對(duì)現(xiàn)代管理科學(xué)的滲透，逐步形成了進(jìn)行管理科學(xué)決策所特有的方法論和管理科學(xué)工具。這本書就是以決策思想為主線對(duì)專門研究解決各類經(jīng)濟(jì)管理決策問題的理論和定量方法的一個(gè)系統(tǒng)闡述。　　一個(gè)企業(yè)或公司要提高競(jìng)爭(zhēng)力就必須進(jìn)行有效的管理。管理的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)主要來自不同學(xué)科領(lǐng)域具有不

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