本《如何做定量研究？》是社會科學定量研究的極簡入門指南，它用精練的語言簡明扼要地講解了定量研究的完成方法。這本書清晰地回答了以下幾個問題：——什么是定量研究？——怎么提出研究問題？定量研究的研究問題有什么特點？——如何將研究問題轉化為可以被檢驗的假設和可以被測量的變量？——如何進行研究設計、選擇合適的方法并分析研究結果？除了這些定量研究的核心問題，書中還講解了如何撰寫文獻回顧并介紹了一種定量的文獻回顧方法，以及如何進行抽樣和問卷設計、如何利用二手數(shù)據(jù)進行分析、社會情境如何影響定量研究等問題。對于

我們的工作和生活充滿了選擇，雖然每個人都喜歡做選擇，但面對眾多選擇，我們經(jīng)常不知所措，或者對自身選擇導致的結果不滿意。我們怎樣才能提高自己的選擇力，從而做對關鍵選擇呢？在這本集認知科學、行為經(jīng)濟學及商業(yè)心理學于一體的書中，作者搭建了一套關于選擇的理論體系，通過大量構思巧妙的科學實驗探討了什么是選擇，信息偏見和選項偏見、個人主義和集體主義、對選項的不同描述、理智與情感的沖撞等如何影響我們做選擇，以及如何通過運用聯(lián)想、優(yōu)化選項數(shù)量、四種經(jīng)驗法則、利弊分析公式等提高自己的選擇力。我們通過選擇構建了自身

智能決策是邁向通用人工智能的必經(jīng)之路。2016年，圍棋智能體AlphaGo戰(zhàn)勝韓國棋手李世石，智能決策引起人們的廣泛關注；2022年底，ChatGPT火爆全球，凸顯出大模型的價值�？梢灶A見，神經(jīng)網(wǎng)絡大模型將進一步推動智能決策在自主學習和應用范圍上的突破。本書圍繞智能決策領域涉及的基本方法與技術展開介紹，主要內容包括：智能決策與智能體的基本概念，智能體所處環(huán)境的分類與建模，確定環(huán)境下智能體的搜索推理決策方法，不確定環(huán)境下決策策略強化學習方法、博弈學習方法，復雜策略的深層神經(jīng)網(wǎng)絡建模與應用，以及網(wǎng)格

排序論是運籌學的重要分支，有著深刻的實際背景和廣闊的應用前景。通常把排序論稱為排序與調度。編輯“英漢排序與調度詞匯”，統(tǒng)一排序論術語,是學科成熟的標志。為此把“英漢排序與調度詞匯”作為《排序與調度叢書》的附錄A與叢書一起出版；并在此基礎上編寫《排序與調度辭典》就尤為重要。

本書并非對決策的初級介紹，而是對決策的產生過程進行深入剖析，運用社會學和行為學的理論研究各種不同情境下的決策，從而使現(xiàn)實世界做出決策的人既能從參與者的角度，又能從旁觀者的角度來理解這一過程。本書讀來富有新意。馬奇為書中深刻的理論佐以大量饒有趣味、生動形象的例子，既便于讀者理解和在實踐中運用這些理論，又為勤于思考的讀者帶來仔細品讀的興趣。

群決策理論的研究源于對社會選舉制度的規(guī)則及其方法的探索，群決策要求決策者對最終決策方案達成一致，即共識決策。共識達成過程就是專家之間不斷研討修正自己的偏好意見最終達成一致意見的過程。目前，大多數(shù)研究自動修正專家的所有偏好。從數(shù)學的角度來說，這樣能很快地達成共識，而且共識收斂，是一種理想狀態(tài)。但在實際共識達成過程中，專家并不能完全按照同一個規(guī)律來修正自己的所有偏好，這同時扭曲了專家的原始判斷。本書詳細介紹群決策共識達成過程中局部調整意見的理論與方法，不僅盡可能保護專家原始判斷，而且能按照專家的意愿

本書作者提出一個決策框架，可以幫助讀者在關鍵時刻保持冷靜并做出準確判斷，以此提出新領導面對的45個挑戰(zhàn)，并提供了一系列實用的解決方法，講述了什么時候以及如何重建團隊，如何制定戰(zhàn)略規(guī)劃，如何打造公司文化，如何在逆境中求變，如何在決策前預防潛在的障礙，如何授權和收權，如何做一個大膽而果敢的領導者。

升維是戰(zhàn)略和創(chuàng)新的核心，是突破“囚徒困境”“內卷”現(xiàn)象的出路所在。在不確定環(huán)境、“算無可算”的條件下，升維是z大化機會的決策原則。本書將復雜系統(tǒng)中起關鍵作用的樞紐節(jié)點與體現(xiàn)決策思維的博弈論做了開創(chuàng)性的結合，構建了系統(tǒng)性的決策思維體系。通過博弈結構的變化，即升維，能突破“囚徒困境”；與一般運營決策不同，戰(zhàn)略、創(chuàng)新和危機管理都屬于博弈結構維度變化的典型形式。

現(xiàn)實世界充滿了不確定性,如何準確評估風險、及時更新并做出合理決策是廣受關注的問題。人類在長期進化過程中形成了生態(tài)理性和社會理性,能夠利用少量線索進行快速而不失準確的推斷并做出適應性的決策。不同于以往將啟發(fā)式與偏差聯(lián)系在一起的非理性觀,本書聚焦于不確定情境,旨在介紹近年來心理學家有關風險認知與決策的前沿進展,為不確定條件下的風險認知和理性決策提供參考,此外,還專門探討了人工智能時代人類如何利用算法輔助決策以及人與智能機器協(xié)作的相關問題。

決策科學的又一重大理論突破！自為理論在理性人假設和行為主義之間開辟的一條極富啟示性的道路。理性人假設認為：我們是理性的個體，做決定的目的是優(yōu)化我們的偏好。行為主義者認為：我們依賴于思維捷徑，并遵從預先存在的偏見。然而這兩種理論依然不能完全解釋我們一些看似毫無理由的行為，比如：為什么我們偶爾會竭盡全力幫助一位泛泛之交甚至是陌生人？為什么我們明知道某只股票正在蓬勃發(fā)展卻錯過了最佳投資時機？為什么我們明知道提前完成任務有諸般好處卻常常拖延到最后一刻？為什么有些時候即便并不能帶來名利財富人們也愿意沉迷工