リスト：OR(Operations Research：戦略研究) を表示しています。（全 25 件）

経営で使う数学を整理している。
演習が経営ネタだとより勉強しやすいかもしれない。
「歯磨き作って億万長者」のような事例でもよかった。（kaizen / 2008-02-25）

決定理論、シミュレーション、線形計画、動的計画、日程計画、マルコフ連鎖、待ち行列という具体的な手法と抽象的な手法が紹介されています。
シミュレーション、日程計画については、よくプログラミングしたので記憶にあります。
自分がプログラムを書いたことがない手法は、すぐにはピンと来ないことがあります。
できれば、プログラミングしながら勉強するのはどうでしょうか。
（kaizen / 2008-04-24）

大村さんのこのシリーズは実に分かりやすい。特にORは実用の面が強く数学的手法が実社会で役に立つことを実感することが出来る。最近は情報システムが浸透して、ビジネスの様々な側面が定量的に測定出来るようになり、データウェアハウスや統計ツールを使って分析している会社も多いのではないだろうか？本書は非常に基本的な内容なのでビジネスの現場で即役に立つものではないだろうが、入門書として良いと思う。特に数学を勉強する機会があるのに数学の有用性が分からないので勉強せずに済まそうとしている高校生や、単なる受験科目という点を超えて数学の有用性を上手く説明出来ない高校の数学教師に読んで欲しい。（walkingdictionary / 2009-09-02）

澤木先生のような数学の出身の方々は、数学の応用分野としてOR（Operations Research)を研究されている。具体的な問題を解決できれば、どのような方法でも役に立てばよい。
逆に、現実の問題から出発して、戦略を研究しようとすると、制約条件をどのように網羅し、表現するかによるかもしれない。
いずれにしても、学問を体系的に理解していることが大切である。
本書は出発点としてたいへん役立った。（kaizen / 2008-08-16）

数学の出身の方々は、数学の応用分野としてOR（Operations Research)を研究されている。具体的な問題を解決できれば、どのような方法でも役に立てばよい。
逆に、現実の問題から出発して、戦略を研究しようとすると、制約条件をどのように網羅し、表現するかによるかもしれない。
いずれにしても、学問を体系的に理解していることが大切である。
OR学会に入会したころに、本書を含めて１０冊ほど購入して勉強したほか、
中部品質管理協会の月例の勉強会も役に立った。
（kaizen / 2008-08-16）

数学の出身の方々は、数学の応用分野としてOR（Operations Research)を研究されている。具体的な問題を解決できれば、どのような方法でも役に立てばよい。
逆に、現実の問題から出発して、戦略を研究しようとすると、制約条件をどのように網羅し、表現するかによるかもしれない。
いずれにしても、学問を体系的に理解していることが大切である。
本書は出発点としてたいへん役立った。 （kaizen / 2008-08-16）

数学の出身の方々は、数学の応用分野としてOR（Operations Research)を研究されている。具体的な問題を解決できれば、どのような方法でも役に立てばよい。
逆に、現実の問題から出発して、戦略を研究しようとすると、制約条件をどのように網羅し、表現するかによるかもしれない。
いずれにしても、学問を体系的に理解していることが大切である。
OR学会に入会したころに、本書を含めて１０冊ほど購入して勉強したほか、
中部品質管理協会の月例の勉強会も役に立った。 （kaizen / 2008-08-16）

ORとはオペレーションズリサーチのことで、戦略研究と訳すと良い。
戦略をたてるためには、さまざまな数値実験をする。
それはコンピュータが得意だ。
本書では、BASICを使っているが、他の言語への変換をしてみるのもよいかもしれない。
表計算ソフトを土台にするのが今風かもしれない。（kaizen / 2008-02-25）

Fortranのプログラムで線形計画法、時系列解析、シミュレーション、プロジェクト管理、ネットワークプランニング（CPM)、順序づけ問題を説明している。
Fortranのプログラム例を示している場合もある。
基本的な解法（アルゴリズム）が理解できる。（kaizen / 2008-02-22）

数学の出身の方々は、数学の応用分野としてOR（Operations Research)を研究されている。具体的な問題を解決できれば、どのような方法でも役に立てばよい。
逆に、現実の問題から出発して、戦略を研究しようとすると、制約条件をどのように網羅し、表現するかによるかもしれない。
いずれにしても、学問を体系的に理解していることが大切である。
OR学会に入会したころに、本書を含めて１０冊ほど購入して勉強したほか、
中部品質管理協会の月例の勉強会も役に立った。 （kaizen / 2008-08-16）

　ORといっても範囲は広いがこの一冊はその全貌を上手くカバーしている。
　重要定理は学部生でもわかるレベルの数学で証明をわかりやすく提示しており、解説には時と笑いを誘う親しみやすい例題を多く用いており、楽しくORを学ぶのに最適の一冊なので、経営工学・管理工学を専攻されている学部生には是非一読して頂きたい。（o6v9o / 2007-02-27）

　オペレーションズ・リサーチというは、いろいろなテクニックの総称です。本書は、線形計画モデル、動的計画モデル、マルコフモデル、待ち行列モデル・・・などがピックアップされています。入門書というよりも学生が勉強するための教科書的な本です。ですので、この本をよむためには腰を落ち着けて、手で計算しながら、じっくりと取り組む覚悟が必要です。裏を返せば、読み物としてサクサク読むタイプの本ではありません。
　本書は総花的なところがありますので、この本を読んで、興味のあるテクニックがあればそのための専門書をあたる、というのが勉強の仕方としてはいいかもしれません。（カーマイン / 2010-02-03）

理論中心で、数式をこねくり回したORの入門書・参考書が多い中、
極めて実践的で、使う立場に徹した参考書です。
ORの初めての方でも、この本を通して、OR手法の基本を、容易に
把握できると思います。
道具として、EXCELの活用を想定しているので、特別なソフトを
一から勉強する必要なありません。実際の業務で必要となる、
生産計画や需要予測をはじめとするデータの分析・活用法を、
例題を通して、効率的に学ぶことができると思います。
EXCELだけで、こんなこともできるのかと、ビックリされる方も
多いのではないかと思います。（無方行 / 2003-09-05）

他の方もコメントされていた通り、極めて実践的で、使う立場に徹した参考書です。
私はＯＲ初心者でこちらが最初に手にした本でしたが、これから始めたことで他のＯＲの本も楽にこなすことができました。
ＯＲの本というと難解なものが多い中、こうして誰でも読み進めて、指示通りのＰＣ操作をするだけで、知識が着く本は他にはないと思いました！
（mmeak / 2007-05-23）

本書は、オペレーションズ・リサーチで広く用いられている代表的な手法に関して、数学的な予備知識を前提にせず直感的に理解できるように解説した入門書である。特に、この手法はビジネスのどんなシーンで役立つかということをイメージしながら学べるように、事例を中心に解説している。また、基本例題と演習をまじえながら、一般的な文科系大学における半期の講義に展開可能なことを前提に構成している。
（編集部 / 2008-01-25）

数学の出身の方々は、数学の応用分野としてOR（Operations Research)を研究されている。具体的な問題を解決できれば、どのような方法でも役に立てばよい。
逆に、現実の問題から出発して、戦略を研究しようとすると、制約条件をどのように網羅し、表現するかによるかもしれない。
いずれにしても、学問を体系的に理解していることが大切である。
OR学会に入会したころに、本書を含めて１０冊ほど購入して勉強したほか、
中部品質管理協会の月例の勉強会も役に立った。 （kaizen / 2008-08-16）

非線形計画法、凸解析、アルゴリズムを扱った内容。凸解析に関する和書は入門書ばかりであり、この本が数少ない本格的書物だと思う。（エスポワール / 2004-02-29）

1978年の作品であるため主双対内点法など、1990年以降の流行に触れられていない。なので、非線形計画法を実装するなどの実用書としては使えないだろう。（Kumicit / 2004-08-14）

内点法は開発されてから10年以上経ちますが、日本語で詳細に書かれた解説書は無かったと思うので、そのような本をお探しの方にはおすすめできます。
線形計画問題だけ出なく、拘束条件付の最適化全般に触れており、内点法の幅の広さを感じることができます。
また、ソフトウェアパッケージへの情報源もかかれており、開発者だけでなくユーザも役立つことと思います。
ただ、緩和問題について、もっとふれてほしかった。
基本的に線形代数の知識があれば楽しく読めることでしょう。
あと問題はお値段ね。ちょっと高めなのは読者数を考えると仕方無しか。（どいち / 2002-03-26）

私のような製造系技術屋にはとにかく実用性が大事なのです。
同シリーズの別本で「ラグランジュ緩和法」を読みました。
数学的にはさっぱりでしたが（笑）、例題を読んで検証できた後は
その理解できなかった数式が読めてくるので不思議です。
狡猾な私の勘が、「内点法は使える」と判断しているのに、
例題が無いと実際に組む方法や実用性評価をすることが
できません...
むー...　自分で探さないとな。（まげ店長 / 2005-12-29）

多分セミプロ向けの教科書．扱っているのは内点法という，線形計画問題を理論的に多項式時間で，実際にも速く解いたり，半正定値計画という凸二次計画よりもずっと広いクラスの問題を速く解いたりする手法である．記述は要領を得ており，評者のようなエンジニアにしては数学ができるという人にとってはわかりやすい．また，制御理論や組合せ最適化問題への応用にもリンクが張られている．インデックスと膨大な参考文献リストもついている．
全体的には良いのだけど，ただ一つだけ許せないことがある．それは，半正定値計画の強双対定理の証明がないこと．これって，ちゃんとした教科書なら省略してはダメだと思うんだが．（ま2007 / 2009-07-26）

「一般」というだけあって、この一冊で線型代数をほぼ網羅していると言ってもいいくらいの内容量です。
初学者にはちょっと読みづらいかもしれませんが、一通り基礎的な線型代数を学んだ後、さらに深く線型代数を学びたい人にはお勧めです。（Red cat / 2009-03-07）

著者も書いている通り，この本は他の線形代数のテキストとは少し雰囲気が違います．
応用についての記述がかなり豊富です．そのことは連立方程式の章では理論的な解法も数値的な解法も両方を扱っていること，一般逆行列についてはそれだけで一つの章を設けることなどから伺えます．さらに応用だけでなく，理論的な部分もかなり厳密に扱っているので，線形代数の辞書という位置づけをなしていると言えます．
ただし扱っている内容が非常に多いです．それが原因となって，全体の見通しが悪くなったり，定理の証明がかなりざっくりしていたり，実例・演習問題も少なかったりしています．そのため初学者にはおすすめできません．
一度他の本で線形代数を学んだ後で，それまでとはまた別の観点で整理しなおすという目的で，あるいはもっと知識をつけるという目的で読むといいと思います．（ぱにぽん / 2010-01-08）

プロジェクト管理にガントチャートの利用が一般的ですが、これからはＰＥＲＴです。なかなか現在のプロジェクト管理に沿ったＰＥＲＴ図を扱った参考書はないものの、本書では基本を学ぶに十分な内容になっています。
初版が８５年となっていてかなり古いですが、ＰＥＲＴの原則は変わっていません。基本を習得して現在のプロジェクト管理に応用していけるでしょう。また、ＰＥＲＴは業務的なプロジェクト管理だけでなく、日常の様々な場面で利用できます（たとえば引っ越しとか）。使ったことのない方はぜひ一度使ってみてください。とても便利ですよ。（ / ）

プロジェクト・マネジメントの基礎であるPERTの入門書である。PERTの基礎概念であるアローダイアグラム、クリティカル・パス、フロートを学ぶことが出来る。初版発行から４０年以上たっているが、この本はPERTの最も優れた入門書としての地位を保っている。著者の実体験と教養に基づいた余話を読むのも楽しい。（コンサルタント / 2008-02-16）

プロジェクト管理は、プロジェクト・マネージャの「経験」と「カン」で管理されていることが多い。一方でビジネス環境は大きく変化しており、仕事の内容も今まで経験したことがないような新しい案件が入ってくることも考えられる。この場合は、経験もカンも役に立たず、プロジェクト管理が破綻してしまうだろう。激動の現代では、いつでも使える科学的なプロジェクト管理の手法が求められていると言えるだろう。
その一つがPERTである。PERTはわずか3個の基本ルールから構成されており、誰にでも理解できる手法である。ルールがシンプルと言っても勘所はあるわけだが、それも丁寧に説明されている。つまり、この本を読めば、すぐにPERTを使ったネットワークが作成できるだろう。また、プロジェクト管理として!PM!!I/PMBOKが流行しているが、その根底にはPERTがあり、PERTを理解しておくとPMI/PMBOKの理解も深まる。
1960年代に書かれた本で例題の内容が古くてなじみにくく、かえって分かりにくい（庭に池を作る例題など）。改訂版を期待する意味で、あえて星４個とする。（femto / 2002-11-26）

　PERT、CPMの紹介本です。
　大事な道具です。最近はあまり教えていないのは残念です。（kaizen / 2009-09-27）

今流行のデータ･マイニングの話から始まって、サンプル調査の話に進みます。何となく話が時代的に逆行しているような印象がしますが、何となく集積された大量のデータを回帰分析するだけで、何でも分かってしまうと言うのは、今流行のデータ･マイニング神話ですね。
回帰分析によるデータ･マイニングのビジネスへの応用とその効果については、沢山の事例が挙げられていて、目を奪われがちですが、著者は同時にその限界についても語っています。ここから次にサンプル調査の話が始まって、最後に正規分布における標準偏差とベイズ理論の簡単な説明と統計的知識の必要性が述べられています。
本書に出てくる「絶対計算」なんて言う万能の統計的手法がある訳ではありません。ちょっとミスリーディングな言葉ですね。膨大なデータがハンドリング可能になって、統計学のベテラン選手、回帰分析とベイズ理論に出番が回ってきたと言う感じですかね。
邦題の「その数学が戦略を決める」というのもミスリーディングですね。原題を思い切り意訳すると、「データ分析屋、数字で考えることが出来る人が賢い！」みたいなものです。
これを読んで統計学の勉強をやり直そうと思いました。面白い本です。
大型コンピュータがビジネスで使用されだした30〜40年前にもこんな統計学の啓蒙書がありました。当時はギャラップの世論調査が注目されていました。時代は巡っているような気がします。（JBHHLW / 2008-01-13）

　本書の、過去のデータから未来を推定（あくまで推定）することは可能であるという内容はまっとうなことなのだが、「お高くとまった専門家の権威をやっつける」という爽快感を演出したいからなのか、ワイン専門家や医師などという専門家を絶対計算者（これも一種の専門家だが‥）がやっつける‥という構図を強調しすぎていて、著者が伝えようとしている回帰分析の本来の意義が、誤って読者に伝わってしまいそうな気がする。
例えば、17頁にある回帰式は、「ワインの質＝12.145+0.00117×冬の降雨+0.0614×育成期平均気温-　0.00386×収穫期降雨」となっているが、8頁には「ワインの値段を方程式で予測する男」となっている。推定している被説明変数は、ワインの質なのか、ワインの価格なのか、どちらなのだろう。本書には随所にこうした微妙な言葉の置き換えが散見されるのも、気になる点である。
　もっとギモンなのは、著者の友人は何故、「冬の降雨」「育成期平均気温」「収穫期降雨」という三つの説明変数だけを選び出したのか？著者の友人が、土壌の質（例えば窒素量など）や摘み取り労働者の質（例えば就労年数など）説明変数に選ばなかったのは何故なのか？
　
　著者やその友人がワイン業界や医療者に不満があることは良くわかったが、建設的な提案は本書にはあまり盛り込まれていないように思う。
　
　

　（コンタナトス / 2007-12-31）

「野球でもデータに基づく分析の方が、専門家の観察眼より優れている」「直感や経験に基づく専門技能がデータ分析に次々負けているのだ」。
なんていう著作なのだろう。そして、大変面白い。回帰分析と一部ニューラルネットワークを用いて、統計分析の凄さを、これでもか、これでもかという程、見せてくれる。ワイン、野球、医療、行政、Amazon、犯罪捜査、映画、教育、銃、バスケットボール、出産。
筆者も語っているように、分析の理論自体は昔からあるものだ。現在の統計分析の浸透をもたらしたのは、テクノロジーの進歩、特にコンピュータのディスク容量の大容量化である。だが、それにしても統計分析の力はこれほど凄いのか、と実感させられる。さらに付け加えるなら、統計分析の力を見せ付けられたときのそれぞれの道のプロフェッショナルたちの人間的な反応も面白い。
「人間に残された一番重要なことは、頭や直感を使って統計分析にどの変数を入れる/入れるべきでないかを推測することだ」「人間は、何が何を引き起こすかについての仮説を生み出すのにどうしても必要なのだ」「偏りと自信過剰の問題は、予想が複雑になるにつれて一層悪化する」。われわれ人間は、自分達が普段考えているよりも、ずっと偏りの多い存在のようだ。（FreshAir / 2008-03-21）

ワインの出来からヒットするシナリオまで、十分にデータがそろっているものなら、
何だって「こうしたら、どうなる」という関連を示して見せましょう。しかも、かな
り高い確度で。
データベース技術とPCの速度が向上したことによって、想像以上に、様々な分野で、
データに裏付けられた検定・評価・企画が進んでいることに、まずは驚き、そしてこれ
からの世の中に少しの希望というか期待を持てます。とりわけ医療の分野と、行政的
な制度評価の分野での期待は、実際わくわくしないではいられないッス。
回帰分析による事象間の関連をここまできっちり出せますよ、というだけじゃなく、
本書はバランスも良いです。
従来的な専門家の反発も取り上げ、それらに反論するだけではなく、従来的な直感的
専門知との共働の方向を模索しています。だけではなく、本書で称揚される統計的手
法に馴染まない分析事例（データが少ないとか、一回帰性の事象とか）や、「絶対計
算」の専門家がミスした例などもさらけ出しています。
そうした分析が社会に蔓延していくことが良いことなのかどうか、にも一歩立ち止まって
自問する段もあり、読者に一方的な感じは与えないかと。
諸々踏まえて、数字が苦手な私でも、今後のあり得る政策評価やなんかのリテラシー
を培うには好適な一冊であろうかと思う次第。
ただし最後の章の標準偏差とベイズ検定のお話は、いかにも「ちょっと触れておきます」
程度のものなので、著者の言うように日常生活でも使えるものにするには、まだ何冊か
読まねばならないか、と。
ただ、この邦題は何だかな〜と思います。（kogonil_35 / 2007-12-23）

ローン会社の新規融資募集方法
ＤＭに微笑む女の子の写真をつけるのは、金利を何％さげることと同じ効果を持つのか
答えは○○.○％
等統計学であらゆる事に探りを入れるオモシロネタ満載。（但し数式はない）
その範囲はワインの質、医療、裁判の判決から、こける映画の予想にまで及ぶのだが、
その背景にあるのは、ここでもコンピューターとインターネットだ。
統計学は、以前からその手法を完全に確立させていたが、経験の長い専門家にはかなわない
という見方が一般的だった。
しかし、コンピューターの情報処理能力の飛躍的発展と、インターネット社会というデータの
巨大な海と出会うことによって、統計学の予測能力は専門家をはるかにに超えてしまった。
（しかもその信頼度は何％と示すことができる！）
今、ＰＣの前に座っているあなたへ、あなたは今、統計されていることにお気づきか？
この本は、統計される世界から統計する世界へあなたを導いてくれるだろう。
しかも、その道中は驚きと笑いに満ち満ちている。
なお、この原著名「ＳＵＰＥＲ　ＣＲＵＮＣＨＥＲＳ」もインターネットを使った
統計的手法で決めたものという。その謎の答えは読んでのお楽しみ。
少しはこの本のおもしろさを紹介できたように思う。
（至高の豚 / 2007-12-19）