内容紹介
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
目次
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