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本书共分11章，分别为数据和数据展示、概率论和统计学基础、抽样和估计、假设检验、问卷调查、回归分析、统计预测、风险决策和蒙特卡洛模拟、管理系统模拟、管理系统优化、多目标决策。
- 版权信息
- 目录
- 第三版前言
- 第二版前言
- 第一版前言
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第1章 数据和数据展示
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1.1 数据
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1.1.1 数据概述
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1.1.2 数据的分类
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1.1.3 数据收集和处理的道德准则和行为规范
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1.2 Excel基础
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1.2.1 工作簿、工作表和菜单
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1.2.2 工作表的行、列、单元格和函数
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1.2.3 单元格的相对引用和绝对引用
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1.2.4 Excel常用函数
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1.3 数据透视表
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1.4 数据展示图
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1.4.1 数据展示图概述
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1.4.2 柱形图
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1.4.3 堆积百分比柱形图
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1.4.4 饼图
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1.4.5 折线图
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1.4.6 散点图
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1.4.7 雷达图
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1.4.8 气泡图
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1.5 数据的分布属性
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1.5.1 数据集中和分散属性的度量
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1.5.2 频数和频数统计
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1.5.3 数据频数的分布形态
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1.5.4 描述统计和描述统计指标的函数
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1.5.5 数据的统计相关性
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第2章 概率论和统计学基础
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2.1 随机事件、随机变量和频数
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2.1.1 随机事件和随机变量
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2.1.2 随机变量的样本数、频数、相对频数和累积相对频数
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2.2 离散型随机变量及概率分布
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2.2.1 离散型随机变量概率和累积概率
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2.2.2 贝努里分布
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2.2.3 二项分布
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2.2.4 泊松分布
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2.3 连续型随机变量及概率分布
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2.3.1 连续型随机变量的概率密度函数和累积概率分布函数
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2.3.2 正态分布
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2.3.3 负指数分布
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2.3.4 均匀分布
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2.3.5 三角分布
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2.3.6 t分布
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2.3.7 F分布
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2.3.8 χ2分布
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2.3.9 概率函数的反函数
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2.4 统计学概述
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2.4.1 描述统计
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2.4.2 推断统计
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2.4.3 预测统计
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第3章 抽样和估计
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3.1 统计抽样
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3.1.1 抽样的基本概念
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3.1.2 Excel抽样工具
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3.1.3 用函数VLOOKUP查找并显示被抽取样本的属性
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3.2 样本数据的统计分析
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3.3 点估计
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3.3.1 点估计、有偏估计和无偏估计
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3.3.2 统计量的自由度
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3.4 区间估计和置信区间
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3.4.1 总体均值的置信区间
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3.4.2 比例的置信区间
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3.4.3 两样本均值之差的置信区间
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3.4.4 两样本比例之差的置信区间
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3.4.5 方差的置信区间
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3.4.6 置信区间总结
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3.5 置信水平、置信区间宽度和样本数
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第4章 假设检验
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4.1 假设检验的基本原理
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4.1.1 假设检验概述
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4.1.2 原假设和备选假设
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4.1.3 假设检验的类型和假设的构建
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4.1.4 假设检验的显著性水平
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4.1.5 检验统计量和决策准则
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4.2 单样本假设检验
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4.2.1 单样本均值检验
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4.2.2 单样本比例检验
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4.3 两样本假设检验
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4.3.1 独立两样本均值检验
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4.3.2 配对两样本均值检验
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4.3.3 两样本比例检验
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4.3.4 两样本方差之比检验
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4.4 多样本假设检验方差分析
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4.4.1 单因素方差分析
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4.4.2 无重复双因素方差分析
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4.4.3 可重复双因素方差分析
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4.4.4 问卷调查和方差分析
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第5章 问卷调查
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5.1 问卷和问卷调查
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5.1.1 问卷调查概述
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5.1.2 问卷的分类
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5.1.3 问卷的发放和回收
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5.2 问卷设计
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5.2.1 问卷的结构
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5.2.2 问卷设计的原则
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5.3 量表设计
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5.3.1 量表的分类
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5.3.2 量表数值的不可比性
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5.3.3 里克特量表
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5.4 问卷的效度和信度
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5.4.1 问卷的效度
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5.4.2 问卷的信度
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5.5 问卷调查案例——网上购物的问卷调查
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5.5.1 调查问卷
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5.5.2 问卷数据的检查和处理
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5.5.3 问卷信度计算
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5.5.4 问卷数据的单项分析
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5.5.5 问卷数据的交叉分析
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5.5.6 问卷数据的假设检验
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5.5.7 问卷数据的方差分析
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第6章 回归分析
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6.1 简单线性回归
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6.1.1 回归分析概述
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6.1.2 简单一元线性和非线性回归
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6.2 一元线性回归
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6.2.1 一元线性回归方程
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6.2.2 回归方程系数的最小二乘法估计
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6.2.3 总平方和、回归平方和、误差平方和
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6.2.4 一元线性回归的假设检验
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6.2.5 一元线性回归工具
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6.3 多元线性回归
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6.3.1 多元线性回归概述
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6.3.2 多元线性回归工具
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6.3.3 多元线性回归的假设检验
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6.3.4 逐步回归
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6.3.5 遍历子集回归
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6.4 Logistic回归
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6.4.1 Logistic回归模型的分类
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6.4.2 Logistic函数
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6.4.3 极大似然估计
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6.4.4 牛顿拉斐森迭代算法
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6.4.5 极大似然估计和似然函数
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6.4.6 回归模型的似然比检验
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6.4.7 回归系数的Wald检验
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6.4.8 二分类因变量独立样本模型的算例及分析
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6.4.9 二分类因变量分组数据模型的算例及分析
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6.4.10 多分类有序因变量独立样本模型的算例及分析
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6.4.11 多分类有序因变量分组数据模型的算例及分析
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第7章 统计预测
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7.1 预测概述
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7.2 时间序列预测
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7.2.1 时间序列概述
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7.2.2 平稳时间序列预测
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7.2.3 线性趋势时间序列预测
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7.2.4 平稳周期性时间序列预测
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7.2.5 线性趋势周期性时间序列预测
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7.2.6 时间序列预测总结
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7.2.7 预测误差评价指标
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7.2.8 数据通时间序列预测工具
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第8章 风险决策和蒙特卡洛模拟
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8.1 决策概述
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8.1.1 决策的要素和分类
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8.1.2 决策和对策
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8.2 风险决策
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8.2.1 风险决策概述
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8.2.2 简单风险决策方法
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8.2.3 决策树
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8.2.4 风险决策中完备信息的价值
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8.3 风险决策的效用理论
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8.3.1 效用的概念
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8.3.2 效用的测定和效用函数
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8.3.3 期望效用决策方法
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8.4 蒙特卡洛模拟
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8.4.1 随机数的产生
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8.4.2 风险投资的一个游戏
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8.4.3 风险投资游戏的蒙特卡洛模拟模型
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8.5 投资决策的蒙特卡洛模拟
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8.5.1 确定性投资决策分析
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8.5.2 随机性投资决策的蒙特卡洛模拟
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第9章 管理系统模拟
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9.1 模型和模拟
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9.1.1 模型的概念和分类
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9.1.2 系统模拟概述
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9.2 库存系统
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9.2.1 存储现象概述
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9.2.2 库存量、需求量和补充量
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9.2.3 库存问题中补充的经济批量
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9.3 库存系统模拟
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9.3.1 确定性需求的基本库存模拟模型
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9.3.2 需求线性变化和随机性变化的库存系统模拟
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9.4 排队系统模拟
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9.4.1 排队现象和排队系统
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9.4.2 顾客到达和服务时间的分布
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9.4.3 排队系统的分类
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9.4.4 基本排队系统及其运行指标
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9.4.5 多服务台单队列排队系统的运行指标
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9.4.6 排队系统的比较
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9.5 单服务台单队列排队系统模拟
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9.5.1 负指数分布随机变量的产生方法
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9.5.2 基本排队系统的模拟
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第10章 优管理系统化
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10.1 线性规划优化数学模型
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10.1.1 管理优化问题数学模型概述
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10.1.2 生产计划问题
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10.1.3 配料问题
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10.1.4 背包问题
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10.1.5 物流配送问题
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10.1.6 公司选择问题
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10.1.7 指派问题
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10.1.8 线性规划数学模型的一般形式
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10.2 线性规划问题的基本概念
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10.2.1 线性规划的图解
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10.2.2 线性规划的基本概念和基本定理
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10.3 用“规划求解”工具求解线性规划问题
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10.3.1 “规划求解”工具概述
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10.3.2 “规划求解”工具
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10.4 线性规划问题求解结果的分析
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10.4.1 规划求解的运算结果报告和极限值报告
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10.4.2 敏感性分析报告
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10.4.3 影子价格、机会成本和差额成本
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第11章 多目标决策
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11.1 多目标决策概述
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11.1.1 单目标和多目标决策
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11.1.2 多目标决策的线性加权法
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11.2 层次分析法
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11.2.1 矩阵的特征向量和特征根
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11.2.2 层次分析法原理
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11.2.3 层次分析法的步骤
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11.3 住宅选择的层次分析模型
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11.4 层次分析法的Excel模型
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11.4.1 用近似算法“和法”求判断矩阵的特征向量和特征根
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11.4.2 用自定义函数计算判断矩阵的特征向量和特征根
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11.4.3 “数据通”层次分析法工具
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- 附录1 Excel自定义函数加载宏的安装
- 附录2 Excel数据通的安装、关闭和卸载
- 参考文献
- 出版地 ： 中國大陸
- 語言 ： 簡體中文
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