本书侧重于决策中数学模型的应用。强调建模与计算机应用。以使学生明白如何在当今商业环境中应用数学模型。复杂算法(如单纯形法和运输问题算法)的数学细节单独成章，方便教师选择使用。与这些算法相关的建模问题和计算机求解则包含在其他章节。
本书采取了使学生易于理解的教学方法。在阐述新方法之前。先提出学生易于理解的管理问题，从而为学生提供学习数学方法的动力。然后给出数学模型所有必要的假设条件，并提供大量的例子来描述这些方法的应用。
本书还通过大量实例，介绍了Excel、Excel QM以及QM for windows等数量分析软件的应用。
在各章末的丰富习题之外，本书的网站www.prenhall.com/render为学生提供了更多的机会练习所学知识。
第1章 数量分析概述
1.1 引言
1.2 什么是数量分析
1.3 数量分析的过程
1.4 如何建立数量分析模型
1.5 计算机和电子表格模型在数量分析中的作用
1.6 数量分析过程中可能出现的问题
1.7 实施——并非是最后一步
第2章 概率的概念与应用
2.1 引言
2.2 基本概念
2.3 互不相容事件和完备事件组
2.4 统计独立事件
2.5 统计相关事件
2.6 用贝叶斯定理修正概率
2.7 进一步的概率修正
2.8 随机变量
2.9 概率分布
2.10 二项分布
2.11 正态分布
2.12 指数分布
2.13 泊松分布
第3章 决策分析
3.1 引言
3.2 决策中的六个步骤
3.3 决策环境的类型
3.4 不确定型决策
3.5 风险型决策
3.6 决策树
3.7 如何利用贝叶斯分析估计概率值
3.8 效用理论
第4章 回归模型
4.1 引言
4.2 散点图
4.3 简单线性回归
4.4 回归模型的拟合优度
4.5 用软件进行回归分析
4.6 回归模型的假设
4.7 模型的显著性检验
4.8 多元线性回归分析
4.9 虚拟变量
4.10 建立模型问题
4.11 非线性回归
4.12 回归分析中需要注意的问题及缺陷
第5章 预测
5.1 引言
5.2 预测的类型
5.3 散点图和时间序列
5.4 预测方法的准确性
5.5 时间序列预测模型
5.6 监控预测
5.7 用计算机进行预测
第6章 库存控制模型
6.1 引言
6.2 库存控制的重要性
6.3 库存决策
6.4 经济订货量：决定订购数量
6.5 重新订购点：决定什么时间订购
6.6 不满足即时收货假设时的EOO
6.7 数量折扣模型
6.8 安全库存的使用
6.9 ABC分析
6.10 相依需求：物料需求计划案例
6.11 准时制(JIT)库存控制
6.12 企业资源计划
第7章 线性规划模型：图解法和计算机方法
7.1 引言
7.2 线性规划问题的基本要求
7.3 建立线性规划问题
7.4 用图解法求解线性规划问题
7.5 利用QM for windows和Excel求解弗莱尔家具公司的线性规划问题
7.6 求解最小化问题
7.7 线性规划中的四种特殊情形
7.8 敏感度分析
第8章 线性规划模型应用：用Excel和QM for Windows软件进行分析
8.1 引言
8.2 营销应用
8.3 生产应用
8.4 雇用计划问题应用
8.5 金融问题应用
8.6 运输问题应用
8.7 转运应用
8.8 配比问题应用
第9章 线性规划模型：单纯形法
9.1 引言
9.2 如何建立初始解
9.3 单纯形法求解过程
9.4 第二张单纯形表
9.5 求解第三张单纯形表
9.6 求解最大化线性规划问题的方法回顾
9.7 剩余变量和人工变量
9.8 求解最小化问题
9.9 求解最小化线性规划问题的方法回顾
9.10 特殊情况
9.11 单纯形表的敏感性分析
9.12 对偶问题
9.13 卡马卡尔算法
第10章 运输和分配模型
10.1 引言
10.2 运输问题的建立
10.3 确定初始解：西北角规则
10.4 阶梯法：寻找最小费用解
10.5 改进配送法
10.6 伏格尔逼近方法：寻找初始解的另一种方法
10.7 不平衡运输问题
10.8 运输问题中的退化问题
10.9 多个最优解
10.10 最大化运输问题
10.11 禁用路线
10.12 设施选址问题
10.13 分配模型
10.14 不平衡分配问题
10.15 最大化分配问题
第11章 整数规划、目标规划和非线性规划
11.1 引言
11.2 整数规划
11.3 用0-1变量建立模型
11.4 目标规划
11.5 非线性规划
第12章 网络模型
12.1 引言
12.2 最小支撑树法
12.3 最大流法
12.4 最短路径法
第13章 项目管理
13.1 引言
13.2 计划评审技术(PERT)
13.3 PERT/Cost
13.4 关键路径法
13.5 项目管理的其他主题
第14章 排队和排队论模型
14.1 引言
14.2 排队等待成本
14.3 排队系统的特点
14.4 泊松到达和指数服务时间的单服务台排队模型(M/M/1)
14.5 泊松到达和指数服务时间的多服务台排队模型(M/M/m)
14.6 定长服务时间模型(M/D/1)
14.7 顾客源有限模型(有限客源M/M/1)
14.8 运行参数的一般关系
14.9 其他复杂的排队模型和仿真应用
15.4 仿真和存货分析
15.5 排队问题的仿真
15.6 固定时间增量及相继事件时间增量的仿真模型
15.7 维修策略的仿真模型
15.8 另外两种仿真模型
15.9 核实和校验
15.10 计算机在仿真中的作用
第16章 马尔可夫分析
16.1 引言
16.2 状态和概率
16.3 转移概率矩阵
16.4 预测未来的市场占有率
16.5 机器运行例子的马尔可夫分析
16.6 均衡状态
16.7 吸收状态和基本矩阵：在应收账款中的应用
第17章 统计质量控制
17.1 引言
17.2 质量和全面质量管理的定义
17.3 统计过程控制
17.4 计量型数据控制图
17.5 计数型数据控制图
附录
附录A 标准正态分布表
附录B 二项分布累积概率表
附录C 泊松分布中e-λ值表
附录D 使用QM for windows软件
附录E 使用Excel QM软件
附录F 部分习题答案
附录G 自我测试答案
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