数据、模型与决策：管理科学基础（附光盘）

　　第1章 决策分析
　　1.1 一个决策树模型及分析
　　1.2 决策分析的一般方法概述
　　1.3 另一个决策树模型及分析
　　1.4 概率系统理论的预备知识
　　1.5 有关决策分析的进一步讨论及要点
　　1.6 案例分析
　　1.7 练习
　　第2章 离散概率基础
　　2.1 结果、概率和事件
　　2.2 概率定律
　　2.3 应用概率和概率表进行工作
　　2.4 随机变量
　　2.5 离散概率的分布
　　2.6 二项分布
　　2.7 概率分布的基本测量
　　2.8 随机变量的线性函数
　　2.9 协方差与相关性
　　2.10 联合概率分布与独立性
　　2.11 两个随机变

　　迪米特里斯·伯特西马斯是麻省理工学院斯隆管理学院的管理科学和运筹学教授，研究领域是组合优化、随机过程以及应用模拟，获得过SIAM优化奖和Erlang概率方法奖等众多的学术奖，负责给管理系学生讲授定量方法达12年。
　　罗伯特·M·弗罗因德是麻省理工学院斯隆管理学院的管理科学和运筹学教授，研究领域是线性优化、非线性优化以及应用模拟，负责哈佛商学院定量方法课程的设计、研究以及讲授。他还负责给管理系学生讲授定量方法达16年，获得过包括每三年一次的斯隆管理学院的学年教师奖等各种教学奖。
　　李新中于1997年

　　《数据、模型与决策：管理科学基础》是经济学、管理学、运筹学、统计学、决策科学的本科生、研究生、MBA学生的基础教材，也可作为企业经理以及相关决策人员的决策科学的参考书，同时也适宜有志提高自身决策能力和竞争力的大众读者阅读。