さまざまな意思決定の数理や現象をPythonで体験して学ぼう！

本書は，数理的に扱える意思決定の基礎を，Pythonを用いたシミュレーションや分析によって実際に試しながら学ぶものです．

アンカリング効果の評価法，ベイズ推定に基づいた信憑性の変化，エージェントや強化学習を適用した意思決定，不完備情報ゲーム，集団の意思決定などを解説しています．

本書では，意思決定のモデルの立て方，意思の測定分析などの説明に重点を置き，計算やシミュレーションの詳細な説明よりはPythonによる実行に基づいて学ぶ体験学習のかたちをとります．また，すべてのプログラムはJupyter Notebook形式で配布し，読者の手もとで実行ができるようにしています．

このような方におすすめ

◎人文社会・社会科学系（経営学など），ビジネス系の数理に興味を持つ方。マーケター，経営戦略系のマネジメントなどの新人・若手ビジネスマン

○数理（システムモデル論、統計分析、機械学習など）を用いて意思決定論を学んでみたい大学生

主要目次

第1章　はじめに

第2章　戦略の微分方程式モデル

第3章　基礎的な意思決定の数理的扱い

第4章　ゲーム理論の基礎

第5章　意思決定のための OR の基礎

第6章　組合せ最適化による意思決定

第7章　マルチエージェントベースモデリングによる意思決定

第8章　強化学習による意思決定

第9章　不確定性を含むゲームでの意思決定

第10章　集団の意思決定

第11章　意思決定とメカニズム・デザインの視点

索引

佐々木智典