Quantitative Methods

An applied focused problem-solving course, which teaches students the development and exploration of decision-making models, with an emphasis on quantitative and optimization models. The student develops and experiments with business models. Topics include linear programming, decision analysis, time series analysis.

 

Полный курс "Quantitative Methods" не имеет строго определённой продолжительности, так как студенты имеют совершенно разные потребности. 



Программа курса подготовки включает в себя изучение всех тем по основным разделам математики, входящих в Quantitative Methods. Работа над каждой темой включает в себя:

1) ознакомление с необходимым теоретическим материалом;

2) методику быстрого решения типовых задач по данной теме;

3) практику в решении большого количества задач с экзамена;

4) домашнее задание;

5) практические тесты;

6) Навыки работы с калькулятором и сам калькулятор CASIO 


Темы курса:

1. Introduction to Quantitative Analysis

- Models of Cost, Revenue, Profit,  Breakeven Analysis, Maximizing revenue, profit etc.

- Time and money, rates of change.

 

2. Introduction to Probability

-Sample space,  Probabilities, Basic relationships of probability

 

3. Probability Distributions

-Discrete Random Variables, Binomial Probability Distribution, Continuous Random Variable, Normal Probability Distribution

 

4. Data description and summary statistics

-Histogramms, charts, number characteristics of the data (mean, median, deviation and others)

 

5. Decision Analysis

-Decision making without probabilities,  Maximax and maximin criteria,  Minimax regret criterion,  Expected payoff criterion

 

6. Utility and Game Theory

-Utility and Decision Making, Introduction to Game Theory, Mixed Strategy Games

 

7. Introduction to Linear Programming

-Graphical solution,  Slack and surplus

 

8. Matrix Algebra Review

-Matrix operations,  Determinants,  Inverse matrix, Solving systems of linear equations

 

9. Applications of Matrix Algebra

-Input-output model, Leontieff model

 

10. Hypothesis Testing Of Means

 

11. Correlation and Regression Analysis

 

12. Final examinations and a lot of practice!