本书以深入浅出的方法，对管理领域相关的数量方法与基础数学工具作一个完整有系统性的介绍，在内容架构上，分为二个部分，其一是基础数量工具部分，包括微分、积分、线性代数以及机率；管理应用部分，包括回归分析与预测、时间数列分析与预测、线性规划及敏感度分析、决策分析与财务分析等。本书最后一章亦针对存货理论、马可夫链及运输问题作一简介，以方便读者延伸应用。

　　在协助学习与教学辅助方面，本书利用 MS Excel 及 Mathematica 两套市面上最普遍的数量方法软体，针对各章节的特殊需求，均另增独立一节採图文并用的方式，作举例性的介绍，使读者能轻易地利用该软体来解决任何复杂的计算问题。
　　本书习题均附简答以方便自我验证学习效果，在教学辅助工具方面，有教师专用之教学电子档(Power-Point File)及各章习题详解光碟，均免费提供教师教学参考採用。

第1章　导论 　　　　　　 １

1.1 数学与管理的关系 　　　　　　 2
1.2 本书架构 　　　　　　　　　　4

第2章　微分 　　　　　　　 7

2.1 极限与连续 8
2.2 导数 27
2.3 微分法则 32
2.4 多变数函数的微分 52
2.5 微分的应用 59
2.6 Mathematica数学软体的微分范例 79

第3章　积分 87

3.1 反导数与不定积分 88
3.2 面积与定积分 96
3.3 无穷积分 109
3.4 积分的技巧 115
3.5 积分表及其应用 123
3.6 多重积分的概念与计算 127
3.7 积分的应用 139
3.8 Mathematica数学软体的积分范例 149

第4章　线性代数 155

4.1 矩阵的定义 156
4.2 矩阵的运算 161
4.3 逆矩阵 169
4.4 行列式及反矩阵之求法 180
4.5 基本列运算 190
4.6 联立方程组 202

第5章　机率 215
5.1 机率之基本概念及运算法则 216
5.2 条件机率与贝氏定理 222
5.3 随机变数 230
5.4 常见的离散机率分配 236
5.5 常见的连续机率分配 244

第6章　回归分析与预测 265

6.1 预测方法概论 266
6.2 简单线性回归 276
6.3 相关分析 289
6.4 多元回归分析 295
6.5 Excel软体的回归分析范例 305

第7章　时间数列分析与预测 313

7.1 时间数列概述 314
7.2 指数平滑法 318
7.3 季节性时间数列 328
7.4 Box与Jenkins法概述 344

第8章　线性规划 363

8.1 线性规划之定义 364
8.2 图解法 370
8.3 单形法 377
8.4 大M法及两阶段法 392
8.5 Excel软体的线性规划分析范例 400

第9章　对偶问题与敏感度分析 409

9.1 对偶问题 410
9.2 对偶单形法 420
9.3 敏感度分析 426

第10章　决策分析 443

10.1 绪论 444
10.2 计量性的决策方法 447
10.3 决策分析之应用 458

第11章　财务分析 469

11.1 利息 470
11.2 实利率与名目利率 473
11.3 年金 477
11.4 投资方案之评估 483
11.5 Excel软体的财务规划分析范例 488

第12章　特定的一些课题 499

12.1 存货理论 500
12.2 离散型马可夫链 510
12.3 运输问题 530

索引　 556
习题简答　 561