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决策分析I—— Kendall Crab and Lobster 的案例 |
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阅读课文第一章。准备Kendall Crab and Lobster 的案例(在第一章的最后), 并且准备课堂讨论以下问题： Jeff Daniels 所面临的选择是什么？案例中不确定性的来源是什么？多种可能产生的结果是什么？你将建议 Jeff Daniels 采取何种解决方法？ |
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决策分析II——Graphic Corporation的案例
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阅读教科书第二章 2.1 到 2.3 部份；阅读并分析决策分析II——制图公司（Graphic Corporation ）的案例（在第二章的最后）；除了为 Dana Meseroll 规划一项策略外，还要对你认为问题中的最不可靠的资料进行敏感性分析。分析并且提交你的案例分析结果（包括敏感性分析内容）。 |
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离散概率分布 |
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接下来的三堂课将介绍概率学基础。我们会看到数据如何描述随机变量的观测值，并且学习三种重要的概率分布：均匀分布，二项分布与正态分布。阅读第二章 2.4 -- 2.11 和 2.13 的部份内容。 |
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连续概率分布 |
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阅读第三章 3.1 -- 3.3 的部份内容。 |
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正态概率分布 |
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提交作业期限（第一次作业）。
阅读第三章 3.4 -- 3.8 的部份内容。 |
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仿真I—— Gentle Lentil 的案例
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阅读第四章 4.1 -- 4.2 的部份及第五章全部内容。阅读 Gentle Lentil 的案例（在第五章的最后）并且准备回答案例后面的问题（注意：你并不需要建构一个仿真模型）。决定你要如何去分析 Sanjay Thomas 面对的两种职业的薪资关系。 |
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统计抽样 |
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再次阅读第四章 4.1-- 4.2 部份内容，并且阅读 4.3 和 4.7 部份内容。
提交作业期限（第二次作业）。
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仿真II——Ontario Gateway的案例 |
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阅读 Ontario Gateway 的案例（第五章最后）。对 Ontario Gateway 案例进行建模分析，提交简要的结论分析报告，在其中简述你得出结论的理由。
提交作业期限（第三次作业）。 |
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回归模型 |
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第六章 6.1 —— 6.7 部份内容 |
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回归诠释I I |
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阅读第四章 4.4 – 4.5 以及第六章 6.8 -- 6.10 部份内容。 |
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回归诠释II |
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阅读两个回归案例：“预测OILPLUS公司的供热用油消费”和“高管薪酬”（见第六章最后）。为每个案例准备简要的分析，并到课堂上来讨论你的观点。
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线性最优化建模概述 |
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阅读第七章 7.1--7.3 的部份内容。课程将介绍线性最优化的基础，包括定理、重要概念以及图解方法。
提交案例写作：阅读案例 “ CrogPain 的建筑部门”（第六章最后）。准备案例分析大纲，提交一份呈现你的观点与结论的分析报告，并简要分析你的建议的依据。
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线性最优化模型的求解与分析 |
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阅读第七章 7.4 -- 7.6 的部分内容。课程将介绍对于一个线性最优化模型的线性最优规划、基本的敏感性和经济性分析的计算机解决方法，同时也介绍线性最优化方法一般情况下的推广和应用。 |
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Filatoi Riuniti的案例: 生产管理 |
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提交作业期限（第四次作业）。
阅读并分析第七章最后的 Filatoi Riuniti 案例，并以作业的格式回答案例后的问题。 |
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Sytech International 的案例: 生产规划 |
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阅读第七章最后的 Sytech International 案例。请准备好来到课堂上讨论这个案例。 |
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非线性最优化概述 |
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阅读第八章 8.1--8.4 的部份内容。我们将在课堂上讨论非线性最优化的概念
提交作业期限（第五次）。 |
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Endurance Investors的案例 : 组合管理 |
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阅读第八章 8.5 节 和 第八章最后的 Endurance Investors 案例。分析并提交你对案例后面问题的答案。我们将在课堂上讨论这个案例。 |
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离散最优化概述 |
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阅读第九章 9.1-- 9.4 的部份内容。我们将在课堂上讨论离散最优化的概念。 |
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International Industries 的案例: 战略投资管理 |
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阅读但不需提交第九章最后的 “International Industries, Inc.” 案例。我们将在课堂上讨论这个案例。 |
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总结与展望 |
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在课程的最后一部分，我们将介绍概念的推广及建模的方法，并讨论斯隆学院或其他大学可能的后续课程。此外，还将留出一部分时间指导学生进行期末考试复习。 |
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期末考试 |
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期末考试采取闭卷考试的方式，时间为 3 个小时，内容包括本课程学习的所有内容。允许考生携带计算器。考试前将会在课程的网页上发布一份 3 页的公式。在期末考试前一周末将有一次 3 个小时的复习课，详情请参阅课程网页。 |
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