1.课程导引（Introduction to the Course）教学内容：管理统计学和管理运筹学基本内容，课程概况及进度安排。2.描述统计（Descriptive Statistics）教学内容：统计调查及方法，统计指标，描述统计概念，集中趋势和离中趋势，频数分布及其构成，平均指标和变异指标及其应用，统计显示方法及含义。课后作业：结合自身工作实际完成统计调查和描述统计案例分析。3.概率与分布（Probability and Its Distributions）教学内容：概率及其计算，概率分布及其类型，随机变量及其数量特征，离散型概率分布，连续型概率分布，概率分布的应用。课后作业：概率分布及其应用。4.抽样与分布（Sampling and Its Distributions）教学内容：抽样与抽样方法，抽样分布及其构造，样本均值的抽样分布，样本比例的抽样分布，抽样分布的应用。课后作业：抽样分布及其应用。5.参数估计与假设检验（Parameters Estimation and Hypothesis Tests）教学内容：推断统计的概念，点估计及其评价，置信区间估计的概念，总体均值的区间估计，总体比例的区间估计，假设检验的概念及步骤，总体均值的假设检验，总体比例的假设检验，推断统计的应用。课后作业：参数估计与假设检验及其应用。6.方差分析（Analysis of Variance）教学内容：方差分析的概念，总体方差的比较，单因素方差分析步骤及计算，两因素方差分析步骤及计算，方差分析的应用。课后作业：方差分析及其应用。7.回归与相关（Regression and Correlation）教学内容：相关与回归分析的概念，相关分析与相关系数，简单线性回归分析，最小平方估计，回归参数和模型的检验，多元线性回归分析，非线性回归分析，回归估计与回归预测，相关与回归分析的应用。课后作业：相关与回归分析及其应用8.非参数方法（Nonparametric Methods）教学内容：非参数方法概述，拟合优度检验，正态性拟合优度检验，列联表分析，非参数方法的应用。课后作业：非参数方法及其应用。9.线性规划：基于Excel的建模（Linear Programming: Modeling by Excel）教学内容：线性规划的概念及经典应用，线性规划模型及其建立步骤，线性规划求解与Excel。课后作业：线性规划分析与求解。10.线性规划：建模与应用（Linear Programming: Formulation and Applications）教学内容：三种类型的线性规划建模，线性规划应用。课后作业：线性规划建模与应用11.线性规划敏感性分析（What-If Analysis for Linear Programming）教学内容：线性规划敏感性分析的概念，目标函数系数的敏感性分析，右端项的敏感性分析，影子价格及其经济意义，对偶问题及其分析。课后作业：线性规划敏感性分析与应用。12.运输问题与指派问题（Transportation and Assignment Problems）教学内容：运输问题与指派问题的提出，运输问题的求解，运输问题的变形与应用，指派问题的求解，指派问题的变形与应用。课后作业：运输问题与指派问题的分析与应用。13.整数规划（Integer Programming）教学内容：整数规划问题的提出，整数规划分析与求解，0-1整数规划分析与求解，整数规划的应用。课后作业：整数规划分析与应用。14.非线性规划（Nonlinear Programming）教学内容：非线性规划问题的提出，非线性规划分析与求解，非线性规划的应用研究。15.目标规划（Goal Programming）教学内容：目标规划问题的提出，加权目标规划法，优先目标规划法，目标规划分析与应用。课后作业：目标规划分析与应用。16.预测分析（Forecasting Analysis）教学内容：预测的概念，预测方法及其分类，定性预测法，时间序列分析，回归预测分析，预测分析的应用。课后作业：预测分析及其应用。17.决策分析（Decision Analysis）教学内容：决策分析的概念，决策分析方法，风险决策分析，决策树方法，不确定型决策方法，基于效用的决策分析，决策分析的应用。18.课程回顾与总结（Course Review and Summary）教学内容：课程回顾与总结。

(无)

1.课堂参与和讨论（Participations and Discussions），10%2.课后作业和案例研究（Home-works and Case Studies），30%3.期末考试（Final Examination），60%

• 1.Douglas A. Lind, William G. Marchal, Robert D. Mason, "Statistical Techniques in Business and Economics", 11th Ed., McGraw-Hill/Irwin, 2002（STBE）2.Frederick S. Hillier and Mark S. Hillier, "Introduction to Management Science: A Modeling and Case Studies Approach with Spreadsheets", 2nd Ed., McGraw-Hill/Irwin, 2003（ITMS）3.Richard A. DeFusco, Dennis W. McLeavey, Jerald E. Pinto, and David E. Runkle, "Quantitative Methods for Investment Analysis", Association for Investment Management and Research (AIMR), 20014.Dimitris Bertsimas and Robert M. Freund, "Data, Models and decisions: the Fundamentals of Management Science", South-Western College Publishing, 2000, 中信出版社，2002