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    • 作者: 詹姆斯·R·埃文斯|译者:杜本峰著 | 詹姆斯·R·埃文斯|译者:杜本峰编 | 詹姆斯·R·埃文斯|译者:杜本峰译 | 詹姆斯·R·埃文斯|译者:杜本峰绘
    • 出版社: 中国人民大学出版社
    • 出版时间:2011-06-01
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    • 作者: 詹姆斯·R·埃文斯|译者:杜本峰著| 詹姆斯·R·埃文斯|译者:杜本峰编| 詹姆斯·R·埃文斯|译者:杜本峰译| 詹姆斯·R·埃文斯|译者:杜本峰绘
    • 出版社:中国人民大学出版社
    • 出版时间:2011-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2011-06-01
    • 字数:714千字
    • 页数:488
    • 开本:16开
    • ISBN:9787300136059
    • 版权提供:中国人民大学出版社
    • 作者:詹姆斯·R·埃文斯|译者:杜本峰
    • 著:詹姆斯·R·埃文斯|译者:杜本峰
    • 装帧:暂无
    • 印次:1
    • 定价:59
    • ISBN:9787300136059
    • 出版社:中国人民大学
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2011-06-01
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2011-06-01
    • 页数:488
    • 外部编号:涿物流园44395
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    第I篇 统与据分析
    章 数据和商务决策
    1.1 商务中的统计思想
    1.2 商务数据
    1.3 数据的来源和种类
    1.4 总体、样本和统计量
    1.5 Microsoft Excel的使用
    1.6 Excel环境中的数据应用
    第2章 数据的展示与描述
    2.1 用图表来展示数据
    2.2 描述统计:概念与应用
    . 统计测度的展示
    2.4 属数据的描述统计
    第3章 概率分布和应用
    3.1 概率:概念和应用
    3.2 概率分布
    3.3 常用的概率分布
    3.4 联合、边际和条件概率分布
    3.5 统计中的方法
    3.6 抽样分布和抽样误差
    第4章 抽样与统计推断
    4.1 统计抽样
    4.2 估计
    4.3 置信区间:概念与应用
    4.4 置信区间在决策中的应用
    4.5 置信区间和样本量
    4.6 类型的置信区间
    第5章 设检验和统计推断
    5.1 设检验的基本概念
    5.2 单样本设检验
    5.3 两样本设检验
    5.4 方差分析:多均值相等检验
    5.5 独立卡方检验
    第6章 回归分析
    6.1 简单线回归
    6.2 回归分析结果的解释
    6.3 回归分析的设
    6.4 多元线回归
    6.5 回归模型的构建
    6.6 具有属变量的回归问题
    6.7 具有非线项的回归模型
    第7章 预测
    7.1 定判断方法
    7.2 统计预测模型
    7.3 平稳时间序列预测模型
    7.4 具有趋势和季节波动的时间序列预测模型
    7.5 利用CB预测器对预测模型进行选择和优化
    7.6 回归模型与预测
    7.7 预测实践
    第8章 统计质量控制
    8.1 统和据分析在质量控制中的角色
    8.2 统计过程控制
    8.3 分析控制图
    8.4 属控制图
    8.5 过程能力分析
    第II篇 决策模型与分析
    第9章 决策模型的构建和应用
    9.1 决策模型
    9.2 模型分析
    9.3 模型构建工具
    9.4 模型构建案例
    9.5 模型中的不确定
    9.6 模型设、复杂与现实
    0章 风险分析与模拟
    10.1 Crystai Ball的模拟
    10.2 模拟的应用
    1章 决策、不确定和风险
    11.1 确定决策
    11.2 不确定和风险决策
    11.3 期望值决策
    11.4 决策树
    11.5 效用与决策
    2章 排队与过程模型
    12.1 排队和排队系统
    12.2 扫队模型
    1. 过程概念
    12.4 Simick软件在过程中的应用
    12.5 连续模型
    3章 线优化模型
    13.1 构建线优化模型
    13.2 运用表格求解线优化模型
    13.3 线优化模型的求解
    13.4 线优化模型的应用
    13.5 Solver的求解原理
    4章 整数和非线优化模型
    14.1 整数优化模型
    14.2 二元取值变量的整数优化模型
    14.3 混合整数优化模型
    14.4 非线优化模型
    14.5 风险分析和优化
    14.6 优化与模拟的结合
    附录
    附表A—1 累积标准正态分布表
    附表A—2 t临界值
    附表A—3 x2临界值
    附表A—4 F临界值
    附表A—5 t化极差临界值
    译后记

    杜本峰,经济学博士,中国人民大学副教授。教学与研究领域包括:量化分析与管理决策、风险与健康保障管理、人口经济与金融等。 詹姆斯·R·埃文斯(JamesR.Evans),美国辛辛那提大学教授、卓越绩效中心主任。拥有佐治亚理工大学工业与系统工程博士。曾担任美国决策科学学会(1997-1998),在美国鲍德里奇质量奖评审委员会任职11年。目前担任lityManagementJournal(美国质量协会出版)编委。2004年5月在美同质量协会年会上,埃义斯教授与其合作者林赛教授闪写作本书第6版被授予克劳斯比奖章(该奖章颁发给其著作对质量管理原理、方和技的忻学理念与应用的扩展有突出贡献的人)。

    詹姆斯·R·埃文斯所著的《数据、模型与决策(第4版)》是为了介绍商务统计和决策模型(优化)而编写的一本教材,集中于数据分析和决策建模的实际应用,所有的介绍和描述力求简单和直观。 本书内容分为两篇,共计14章。前8章讨论的主题是统和据分析,后面章节讨论的焦点是决策模型与应用等内容。因此,本书可用于:M或本生管理专业的定量方法课程,主要讲授商务统计和管理科学。管理专业中讲授统计和管理科学的短期、模块式课程。EM程。商务统计和管理科学的前沿课程。

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