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 Microsoft Excel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 用圖錶來展示數據 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 聯閤、邊際和條件概率分布 3.5 統計中的濛特卡羅方法 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 迴歸分析 6.1 簡單綫性迴歸 6.2 迴歸分析結果的解釋 6.3 迴歸分析的假設 6.4 多元綫性迴歸 6.5 迴歸模型的構建 6.6 具有屬性變量的迴歸問題 6.7 具有非綫性項的迴歸模型 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 迴歸模型與預測 7.7 預測實踐 第8章 統計質量控製 8.1 統計和數據分析在質量控製中的角色 8.2 統計過程控製 8.3 分析控製圖 8.4 屬性控製圖 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 風險分析與濛特卡羅模擬 10.1 Crystai Ball的濛特卡羅模擬 10.2 濛特卡羅模擬的應用 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 排隊和排隊係統 12.2 掃隊模型 12.3 過程仿真概念 12.4 SimQuick軟件在過程仿真中的應用 12.5 連續仿真模型 第13章 綫性優化模型 13.1 構建綫性優化模型 13.2 運用電子錶格求解綫性優化模型 13.3 綫性優化模型的求解 13.4 綫性優化模型的應用 13.5 Solver的求解原理 第14章 整數和非綫性優化模型 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 混閤整數優化模型 14.4 非綫性優化模型 14.5 風險分析和優化 14.6 優化與仿真模擬的結閤附錄 附錶A—1 纍積標準正態分布錶 附錶A—2 t臨界值 附錶A—3 x2臨界值 附錶A—4 F臨界值 附錶A—5 t化極差Q臨界值譯後記
· · · · · · (收起)