《管理決策方法》是清華大學出版社於2021年出版的書籍。
基本介紹
- 作者：張建同、胡一竑、段永瑞
- 出版社：清華大學出版社
- ISBN：9787302561484
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書使用通俗易懂的語言，闡述管理決策方法的基本概念、基本原理和基本方法，略去了繁瑣的推導證明過程，使讀者更容易理解和掌握。主要內容包括統計學、線性規劃、對偶規劃、整數線性規劃問題。本書突出套用問題和案例,強調管理決策方法套用的系統性,理論簡約,深入淺出,通俗易懂,便於自學。本書為MBA系列教材之一,同時適合高校經濟與管理類的研究生及高年級本科生、以及工程技術人員和理工科學生學習管理決策方法使用。
圖書目錄
第1章 統計和統計數據收集 1
1.1 統計學概述 1
1.1.1 統計的廣泛套用 1
1.1.2 統計與統計學 2
1.1.3 統計研究對象的特點 2
1.1.4 統計學的分類 3
1.2 統計基本術語 4
1.3 數據的收集 4
1.3.1 普遍調查 5
1.3.2 重點調查 5
1.3.3 典型調查 6
1.3.4 抽樣調查 6
1.3.5 網上調查 7
1.4 問卷設計 9
1.4.1 合理性 9
1.4.2 一般性 10
1.4.3 邏輯性 10
1.4.4 明確性 11
1.4.5 非誘導性 11
1.4.6 便於整理、分析 11
1.5 變數 12
1.5.1 變數類型 12
1.5.2 度量水平和度量等級 12
習題一 14
客觀題 15
第2章 統計表和統計圖 16
2.1 分類數據的圖表 16
2.1.1 匯總表 16
2.1.2 條形圖 16
2.1.3 餅圖 18
2.1.4 帕累托圖 18
2.2 數值數據的整理 20
2.3 數值數據的圖表 21
2.3.1 頻數分布表 22
2.3.2 其他數值數據統計圖 25
2.4 交叉表 31
2.4.1 列聯表 31
2.4.2 並行條形圖 33
2.5 圖表匯總和製作原則 33
2.6 其他軟體實現 34
2.6.1 SPSS實現 34
2.6.2 JMP實現 35
習題二 35
客觀題 37
第3章 統計數據的描述度量 38
3.1 度量中心趨勢的指標 38
3.1.1 算術平均數 38
3.1.2 中位數 39
3.1.3 眾數 40
3.1.4 算術平均數、中位數和眾數間的關係 41
3.1.5 四分位數 41
3.1.6 五數匯總和箱線圖 43
3.1.7 幾何平均數 45
3.2 度量離散程度的指標 46
3.2.1 極差 46
3.2.2 四分位數極差 47
3.2.3 平均差 47
3.2.4 方差和標準差 47
3.2.5 變異係數 49
3.2.6 Z值 49
3.3 度量偏斜程度的指標 49
3.3.1 用標準差為單位計量的偏度係數 49
3.3.2 使用三階中心矩計量的偏度係數 50
3.4 度量兩種數值變數關係的指標 50
3.5 利用Excel數據分析功能求各種統計指標 51
3.6 其他軟體實現 54
3.6.1 SPSS實現 54
3.6.2 JMP實現 54
習題三 55
客觀題 56
第4章 機率論基礎 57
4.1 引言 57
4.2 隨機試驗與隨機事件 58
4.2.1 隨機現象 59
4.2.2 隨機試驗 59
4.2.3 隨機事件 59
4.2.4 事件間的關係和運算 60
4.3 機率 61
4.3.1 頻率與機率 61
4.3.2 條件機率 63
4.3.3 事件的獨立性 67
4.4 隨機變數及其分布函式 67
4.4.1 隨機變數 67
4.4.2 隨機變數的分布函式 68
4.5 離散型隨機變數 69
4.5.1 離散型隨機變數的機率分布 69
4.5.2 幾種重要的離散型分布 69
4.6 連續型隨機變數 73
4.6.1 機率密度 73
4.6.2 幾種重要的連續型分布 74
4.7 隨機變數的數學期望和方差 79
4.7.1 數學期望 79
4.7.2 方差 81
4.8 大數定律和中心極限定理及其計算機模擬驗證 82
4.8.1 大數定律 82
4.8.2 中心極限定理 83
4.8.3 中心極限定理的動態模擬驗證 83
4.9 新產品投資決策案例分析 85
4.9.1 投產後各種銷售狀況下的項目淨現值 85
4.9.2 不考慮試生產時的最優決策分析 86
4.9.3 考慮試生產並獲取用戶試用反饋信息的方案分析 86
4.9.4 追加信息的價值 88
4.10 其他軟體實現 88
4.10.1 SPSS實現 88
4.10.2 JMP實現 90
習題四 91
客觀題 93
第5章 抽樣與抽樣分布 94
5.1 簡單隨機抽樣和統計量 94
5.1.1 隨機樣本 94
5.1.2 統計量及抽樣分布 97
5.2 其他抽樣方法 101
5.2.1 分層隨機抽樣 101
5.2.2 整群抽樣 101
5.2.3 系統抽樣 102
5.2.4 方便抽樣 102
5.2.5 判斷抽樣 102
5.3 參數估計 103
5.3.1 參數的點估計 103
5.3.2 點估計的方法 103
5.3.3 估計量的評價標準 104
5.4 其他軟體實現 106
5.4.1 SPSS實現 106
5.4.2 JMP實現 107
習題五 108
客觀題 109
第6章 置信區間估計 110
6.1 基本概念準備 110
6.2 單個正態總體均值和方差的區間估計 110
6.2.1 總體均值的區間估計 111
6.2.2 總體方差2的區間估計 113
6.3 總體比例的區間估計 114
6.4 樣本容量確定 115
6.4.1 單個正態總體均值估計的樣本容量確定 115
6.4.2 總體比例估計的樣本容量確定 116
6.5 兩個正態總體的均值差和方差比的區間估計 117
6.5.1 兩個正態總體均值差1-2的區間估計 118
6.5.2 兩個正態總體方差比的區間估計 119
6.6 單側置信限的估計 120
6.7 區間估計小結 121
6.8 其他軟體實現 123
6.8.1 SPSS實現 123
6.8.2 JMP實現 124
習題六 125
客觀題 127
第7章 單個總體的假設檢驗 128
7.1 案例介紹 128
7.2 假設檢驗的基本原理 129
7.2.1 假設檢驗的基本原理和步驟 129
7.2.2 檢驗中可能犯的兩類錯誤 131
7.3 單個正態總體均值的檢驗 131
7.4 單個正態總體方差的檢驗 133
7.5 單個總體比例的檢驗 134
7.6 單個總體的假設檢驗小結 136
7.7 其他軟體實現 136
7.7.1 SPSS實現 136
7.7.2 JMP實現 137
習題七 138
客觀題 139
第8章 兩個總體的假設檢驗 140
8.1 引言 140
8.2 兩個獨立正態總體均值的檢驗 141
8.3 成對樣本試驗的均值檢驗 144
8.4 兩個正態總體方差的檢驗 145
8.5 兩個總體比例的檢驗 146
8.6 假設檢驗小結 148
8.7 其他軟體實現 148
8.7.1 SPSS實現 148
8.7.2 JMP實現 149
習題八 151
客觀題 151
第9章 方差分析 152
9.1 引言 152
9.1.1 問題的提出 152
9.1.2 方差分析的基本概念 153
9.1.3 方差分析的基本假設條件 154
9.1.4 方差分析的目的 155
9.2 單因子方差分析 155
9.2.1 單因子試驗的數學模型 155
9.2.2 方差分析的基本方法 155
9.2.3 檢驗H0的統計量 156
9.2.4 方差分析表 157
9.2.5 進一步的分析 158
9.3 雙因子方差分析 159
9.3.1 不考慮互動作用時的雙因子方差分析 159
9.3.2 考慮互動作用時的雙因子方差分析 162
9.4 其他軟體上機實現 166
9.4.1 SPSS實現 166
9.4.2 JMP實現 168
習題九 170
客觀題 171
第10章 一元回歸 172
10.1 引言 172
10.1.1 變數間的兩類關係 172
10.1.2 線性回歸的數學模型 174
10.1.3 線性回歸模型的經典假設條件 175
10.1.4 回歸分析的內容和分析步驟 175
10.2 一元線性回歸 176
10.2.1 一元線性回歸的數學模型 176
10.2.2 參數0和1的最小二乘估計 176
10.2.3 最小二乘估計和的性質 177
10.2.4 回歸方程的顯著性檢驗 178
10.2.5 預測和控制 182
10.3 質量控制套用案例分析 185
10.4 殘差分析 187
10.5 曲線回歸 189
10.5.1 曲線回歸的分析步驟 190
10.5.2 常用曲線的線性化方法 190
10.6 一元回歸分析上機實現 195
10.6.1 SPSS實現 195
10.6.2 JMP實現 195
習題十 196
客觀題 198
第11章 多元線性回歸 199
11.1 多元線性回歸的數學模型 199
11.2 參數β的最小二乘估計 200
11.3 多元回歸模型的顯著性檢驗 202
11.3.1 回歸方程的顯著性檢驗 202
11.3.2 回歸係數的顯著性檢驗和置信區間估計 203
11.4 預測與控制 207
11.5 多元回歸模型的偏F檢驗 208
11.6 在回歸模型中運用虛擬變數和互動作用項 212
11.6.1 虛擬變數 212
11.6.2 互動作用 214
11.7 二次回歸模型 215
11.8 多元回歸分析上機實現 219
11.8.1 SPSS實現 219
11.8.2 JMP實現 219
習題十一 220
客觀題 223
第12章 時間序列預測和指數 224
12.1 時間序列模型的組成因素 224
12.2 年度時間序列數據的平滑 226
12.2.1 移動平均法 226
12.2.2 指數平滑法 228
12.3 基於最小二乘法的趨勢擬合和預測 230
12.3.1 線性趨勢模型 230
12.3.2 二次趨勢模型 232
12.3.3 指數趨勢模型 233
12.3.4 運用第一、第二和百分率差值選擇模型 235
12.4 自回歸模型用於擬合和預測趨勢 237
12.5 時間序列預測季節數 243
12.6 指數 246
12.7 其他軟體實現 250
12.7.1 SPSS實現 250
12.7.2 JMP實現 251
12.7.3 STATA實現 251
習題十二 251
客觀題 254
第13章 線性規劃 255
13.1 線性規劃問題 255
13.1.1 線性規劃的數學模型 255
13.1.2 線性規劃的標準型 256
13.2 線性規劃問題求解 258
13.3 基與基可行解 260
13.3.1 線性規劃的基與基可行解 260
13.3.2 線性規劃問題的基本定理 260
13.4 單純形法 261
13.5 Excel求解 265
13.6 套用案例 267
13.6.1 工作分配問題 268
13.6.2 人員排班問題 268
13.6.3 食物比例問題 269
13.6.4 投資問題 270
13.6.5 套裁下料問題 270
13.6.6 原油產地問題 271
13.6.7 生產計畫問題 272
習題十三 273
客觀題 275
參考文獻 275
第14章 對偶理論 276
14.1 對偶問題的提出 276
14.2 線性規劃的對偶理論 277
14.2.1 對偶問題的一般形式 277
14.2.2 對偶規則 278
14.2.3 對偶問題的基本性質 279
14.3 影子價格 281
習題十四 282
客觀題 283
第15章 整數規劃 284
15.1 求解的困難性 284
15.2 分支定界法 285
15.3 0-1整數規劃及套用 291
15.3.1 投資計畫 291
15.3.2 部分約束條件起作用的問題 292
15.3.3 關於固定費用的問題 294
15.3.4 投資場所的選擇 294
15.3.5 分布系統設計 295
15.4 0-1整數規劃的求解方法 296
15.5 指派問題 298
15.5.1 指派問題的求解——匈牙利法 298
15.5.2 特殊的指派問題 301
15.6 Excel求解整數規劃 302
15.6.1 純整數規劃求解 302
15.6.2 0-1整數規劃求解 303
15.6.3 混合整數規劃求解 304
習題十五 305
參考文獻 306
附錄 307
