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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