第I篇 統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析
第1章 數(shù)據(jù)和商務(wù)決策
1.1 商務(wù)中的統(tǒng)計思想
1.2 商務(wù)數(shù)據(jù)
1.3 數(shù)據(jù)的來源和種類
1.4 總體、樣本和統(tǒng)計量
1.5 microsoftexcel的使用
1.6 excel環(huán)境中的數(shù)據(jù)應(yīng)用
第2章 數(shù)據(jù)的展示與描述
2.1 用圖表來展示數(shù)據(jù)
2.2 描述統(tǒng)計：概念與應(yīng)用
2.3 統(tǒng)計測度的展示
2.4 屬性數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計
第3章 概率分布和應(yīng)用
3.1 概率：概念和應(yīng)用
3.2 概率分布
3.3 常用的概率分布
3.4 聯(lián)合、邊際和條件概率分布
3.5 統(tǒng)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(tǒng)計推斷
4.1 統(tǒng)計抽樣
4.2 估計
4.3 置信區(qū)間：概念與應(yīng)用
4.4 置信區(qū)間在決策中的應(yīng)用
4.5 置信區(qū)間和樣本量
4.6 其他類型的置信區(qū)間
第5章 假設(shè)檢驗和統(tǒng)計推斷
5.1 假設(shè)檢驗的基本概念
5.2 單樣本假設(shè)檢驗
5.3 兩樣本假設(shè)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(jié)果的解釋
6.3 回歸分析的假設(shè)
6.4 多元線性回歸
6.5 回歸模型的構(gòu)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(yù)測
7.1 定性判斷方法
7.2 統(tǒng)計預(yù)測模型
7.3 平穩(wěn)時間序列預(yù)測模型
7.4 具有趨勢和季節(jié)性波動的時間序列預(yù)測模型
7.5 利用cb預(yù)測器對預(yù)測模型進行選擇和優(yōu)化
7.6 回歸模型與預(yù)測
7.7 預(yù)測實踐
第8章 統(tǒng)計質(zhì)量控制
8.1 統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分析在質(zhì)量控制中的角色
8.2 統(tǒng)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(gòu)建和應(yīng)用
9.1 決策模型
9.2 模型分析
9.3 模型構(gòu)建工具
9.4 模型構(gòu)建案例
9.5 模型中的不確定性
9.6 模型假設(shè)、復(fù)雜性與現(xiàn)實性
第10章 風(fēng)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(yīng)用
第11章 決策、不確定性和風(fēng)險
11.1 確定性決策
11.2 不確定性和風(fēng)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(tǒng)
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(yīng)用
12.5 連續(xù)仿真模型
第13章 線性優(yōu)化模型
13.1 構(gòu)建線性優(yōu)化模型
13.2 運用電子表格求解線性優(yōu)化模型
13.3 線性優(yōu)化模型的求解
13.4 線性優(yōu)化模型的應(yīng)用
13.5 solver的求解原理
第14章 整數(shù)和非線性優(yōu)化模型
14.1 整數(shù)優(yōu)化模型
14.2 二元取值變量的整數(shù)優(yōu)化模型
14.3 混合整數(shù)優(yōu)化模型
14.4 非線性優(yōu)化模型
14.5 風(fēng)險分析和優(yōu)化
14.6 優(yōu)化與仿真模擬的結(jié)合
附錄
附表a—1 累積標準正態(tài)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