巴里·伦德尔（Barry Render），管理科学领域的知名教授，现在罗林斯学院的商学研究生院任教。在辛辛那提大学获得运筹学硕士学位和数量分析博士学位。他先后在乔治·华盛顿大学、新奥尔良大学、波士顿大学、乔治·梅森大学任教。在乔治·梅森大学他得到通用汽车公司在管理科学方面的资金资助，并担任管理科学系主任，他还在通用电气公司、麦道公司、美国国家航空和航天局（NASA）工作。伦德尔教授是由Prentice Hall出版社出版的10本教科书的作者之一，他在许多杂志上发表了100多篇有关管理科学的论文。
　　小拉尔夫·M·斯泰尔（Ralph M.Stair.Jr.），作为佛罗里达州大学的信息与管理科学教授已有20年，现已退休。斯泰尔博士先后在俄勒冈大学、华盛顿大学、新奥尔良大学、佛罗里达州立大学任教，还在佛罗里达州立大学的国外项目伦敦任教。他教授的主要课程包括信息系统、运筹学和运营管理等。他出版的著作和文章为数众多。
　　迈克尔·E·汉纳（Michael E.Hanna），汉纳博士是休斯敦大学明湖地区分校（UHCL）的管理科学教授。20多年来，他讲授了统计学、管理科学、预测和其他数量分析方法的课程。1995年汉纳博士获得Beta Alpha Psiteaching award奖。曾编写过有关管理科学的教材并发表了30多篇论文。1996年休斯敦大学明湖地区分校授予他杰出学术奖。    

　　《面向管理的数量分析（第8版）》是一本有关运筹学、管理科学和数量分析的优秀教科书。本书聚焦于问题的建模和利用计算机实现建模两个重点，同时广泛吸收了近20年来管理科学和数量分析的原则。本版新书继续为读者论述了数量分析技术在各种组织决策环境中的应用方法和技巧，并展示了各种模型的技术方法，讨论了它们的假设条件和使用的局限性，并说明了这些技术在组织中的应用。本书文字简洁易懂，便于应用。代数知识是本书的必备知识。
　　计算机软件的广泛应用，为建模技术在现实世界中的应用和对模型的理解提供了便利的条件，本书采用的软件包括QM for Windows、Excel QM和Excel。
　　《面向管理的数量分析（第8版）》可作为本科生和MBA学生的管理科学、定量分析、决策模型类课程的教材，也可作为PMBA学生的参考用书。

译者序
作者简介
前言
第1章  数量分析概述
1.1  导言
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过程中的作用
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
补充读物1  对策论
S1.1  导言
S1.2  对策语言
S1.3  极小化极大准则
S1.4  纯策略对策问题
S1.5  混合策略对策问题
S1.6  优势原则
第2章  概率的概念与应用
2.1  导言
2.2  基本概念
2.3  互不相容事件和完备事件组
2.4  统计性独立事件
2.5  统计性相关事件
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  决策论模型的基本理论
3.1  导言
3.2  决策论中的六个步骤
3.3  决策环境的类型
3.4  风险决策
3.5  不确定性决策
3.6  含有大量方案和自然状态的边际分析
第4章  决策树和效用理论
4.1  导言
4.2  决策树
4.3  如何通过贝叶斯定理分析估计概率值
4.4  效用理论
4.5  灵敏度分析
第5章  预测
5.1  导言
5.2  预测的类型
5.3  散点图
5.4  预测方法的准确性
5.5  时间序列预测模型
5.6  因果预测方法
5.7  监控和控制预测
5.8  用计算机进行预测
第6章  存储控制模型
6.1  导言
6.2  库存控制的重要性
6.3  库存决策
6.4  经济订货量：决定订购的数量
6.5  重新订购点：决定什么时间订购
6.6  假设在没有即时收入库存情况下的EOQ
6.7  数量折扣模型
6.8  安全库存的用法
6.9  ABC分析
第7章  线性规划模型：图解法和计算机方法
7.1  导言
7.2  线性规划问题的必要条件
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  使用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  线性规划模型的应用：使用Excel和QM for Windows进行计算机分析
8.1  导言
8.2  营销应用
8.3  生产应用
8.4  人员安排应用
8.5  财务应用
8.6  运输应用
8.7  转运应用
8.8  成分混合应用
第9章  线性规划模型：单纯形法
9.1  导言
9.2  如何建立初始单纯解
9.3  单纯求解过程
9.4  第2张单纯形表单
9.5  求解第3张表单
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  单纯形表单的敏感度分析
9.12  对偶性
9.13  卡马卡算法
第10章  运输和分配模型
10.1  导言
10.2  建立一个运输问题
10.3  确定一个初始解：西北角规则
10.4  阶梯法：寻找成本最低的解
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  非平衡的运输问题
10.8  运输问题中的退化
10.9  多重最优解
10.10  最大化运输问题
10.11  禁用路线
10.12  设施选址分析
10.13  分配模型方法
10.14  非平衡分配问题
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  导言
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  导言
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  导言
13.2  计划评审技术
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  导言
14.2  队列等待成本
14.3  排队系统的特点
14.4  单服务台负指数分布排队模型(M/M/1)
14.5  多服务台负指数分布排队模型(M/M/m)
14.6  定长服务时间模型(M/D/1)
14.7  客户源有限模型(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
第15章  仿真模型
15.1  导言
15.2  仿真模型的优缺点
15.3  蒙特卡洛仿真模型
15.4  仿真和存货分析
15.5  排队问题的仿真
15.6  固定时间增量及下次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  核实和有效性
15.10  计算机在仿真中的作用
第16章  马尔可夫分析
16.1  导言
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  平衡状态
16.7  吸收状态和基本矩阵：在应收账款坏账预测中的应用
第17章  统计质量控制
17.1  导言
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  标准正态曲线面积表
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