• Proporciona a los estudiantes universitarios y de posgrado una comprensión conceptual del papel que juegan los métodos cuantitativos en el proceso de toma de decisiones. Así como en las ediciones anteriores, este libro describe los diversos métodos cuantitativos desarrollados a lo largo de los años, explica su funcionamiento y muestra cómo pueden usarse.
• Un libro orientado a aplicaciones y que utiliza un enfoque de escenarios problemáticos para presentar de manera sencilla materiales cuantitativos, permitiendo que el estudiante comprenda el contenido por medio de aplicación práctica.
• En cada capítulo se describe un problema junto con el procedimiento cuantitativo que se presenta. El desarrollo de la técnica o modelo cuantitativo incluye su utilización en el problema para generar una solución o una recomendación. Este enfoque puede motivar a los estudiantes, profesores y personas interesadas, ya que demuestra no sólo cómo funciona el procedimiento, sino también cómo contribuye al proceso de toma de decisiones.
• La obra incluye dos capítulos iniciales en el libro sobre probabilidad y distribuciones de probabilidad, que proporcionan los conocimientos básicos necesarios para el uso de la probabilidad en los capítulos siguientes. El requerimiento previo de conocimientos matemáticos para este texto es haber cursado la materia de álgebra.
• A lo largo del libro, se suele usar la notación aceptada para el tema del que se trata, de manera que los estudiantes que continúen sus estudios más allá del nivel de este libro por lo general encontrarán pocas dificultades en la lectura de materiales más avanzados.
• Un recuadro de Notas y comentarios se incluye al final de muchas secciones para proporcionar al estudiante otras ideas sobre la metodología estudiada, advertencias, su metodología, limitaciones así como su aplicación. Además, se incluyen descripciones breves de consideraciones técnicas adicionales y otras cuestiones.
• Ejercicios de autoevaluación son presentados con soluciones completas, permitiendo que los estudiantes intenten resolverlos y comprueben los resultados y evalúen su comprensión de los conceptos de inmediato.
• El cambio más sustancial en el contenido de esta última edición involucra la cobertura de la simulación (cap 16.). Conservamos una introducción intuitiva con el uso de conceptos como hipótesis base y mejor y peor escenario y hemos añadido un enfoque más elaborado de la incertidumbre al usar Microsoft Excel para desarrollar modelos de hojas de cálculo de simulación.
• Explicamos la manera de construir un modelo de hoja de cálculo de simulación utilizando solamente las características nativas de Excel.
• En el apéndice explicamos como un complemento de Excel, la Analytic Solver Platform, facilita el análisis de simulación más sofisticados. Este nuevo apéndice reemplaza la cobertura que se hacía en la edición previa de Crystal Ball, mismo que ya no relacionamos con nuestro libro de texto.
• Se introducen nueve problemas nuevos y muchos otros se actualizaron para reflejar la nueva cobertura de la simulación.
• Nuevos resúmenes y actualizaciones “M. C. en Acción” describen la manera en que el capítulo ha usado los métodos cuantitativos en la práctica. Muchos de estos se han actualizado para proporcionar ejemplos más recientes; en total, se añadieron 15 nuevos M. C. en Acción.
• Casos para estudiantes al final de cada capítulo. Estos casos son más profundos y suelen ser más abiertos que los que aparecen en los problemas de tarea.
• Más de 35 nuevos problemas de tarea y actualizaciones de los ya existentes proporcionan a los estudiantes referencias y prácticas más oportunas.

1. Introducción.
2. Introducción a la probabilidad.
3. Distribuciones de probabilidad
4. Análisis de decisiones.
5. Utilidad y teoría de juegos.
6. Análisis de las series de tiempo y elaboración de pronósticos.
7. Introducción a la programación lineal.
8. Programación lineal: Análisis de sensibilidad e interpretación de la solución.
9. Aplicaciones de la programación lineal en marketing, finanzas y administración de operaciones.
10. Modelos de distribución y de red.
11. Programación lineal entera.
12. Aplicaciones de optimización avanzada.
13. Programación de proyectos: pert / cpm.
14. Modelos de inventario.
15. Modelos de línea de espera.
16. Simulación.
17. Procesos de Markov.

Apéndice A: Construcción de modelos de hoja de cálculo. Apéndice B: Probabilidades binomiales