第一章 概述
决策的基本概念
决策问题的提出
决策的定义和特点
决策的地位
决策要素
决策分类
按决策问题涉及和影响的范围划分
按决策问题的性质划分
根据决策人数划分
根据决策的确定性划分
根据决策目标个数划分
根据定性定量特性划分
根据动静态特性划分
其他分类方法
决策分析方法与决策流程
决策分析方法
决策流程
决策分析及其发展
决策分析
决策系统
决策分析技术的发展
第二章 经典决策分析
风险型决策
风险型决策的几个假设
风险型决策准则
全情报价值
边际分析方法
序列决策
决策树的构成和决策方法
应用实例
风险型决策的风险估计
风险估计和风险系数
组合决策的风险估计
不确定型决策
悲观决策（Wald原则，最大最小原则，Maxmin法）
乐观决策（Hurwicz原则，最大最大原则，Maxmax法）
平均主义决策（1aplace原则，等可能性原则）
乐观系数法：二
最小机会损失原则（Savage原则，最小后悔原则）
不确定型决策的进一步分析
L—H、准则
算法改进
第三章 效用函数
效用的定义
关系（Relation）
偏好关系山
序数效用和基数效用
序数效用函数
基数效用函数
构造基数效用函数
效用与风险
效用函数的类型
效用函数度量
第四章 贝叶斯决策分析
频率学派和贝叶斯学派的争论
统计信息
贝叶斯学派与经典统计学派
贝叶斯公式和贝叶斯风险
贝叶斯公式
贝叶斯风险
信息的价值
完全信息期望价值
……
参考文献
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