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＊故事般的敘述方式，告訴讀者怎麼建立系統的模擬模型，據此分析、解決人生的難題。
＊教您用模擬的方式預測價格波動、賭客輸光賭本的機率、是否要買彩券、走失的人在哪裡。
不需要水晶球與塔羅牌，有更科學的方式可以預知未來事件發生的機率。
有問題，讓系統模擬方法與統計數字幫您解決：
＊尋人、財運、戰爭，或生活中的小困難，如：紅豆餅賣出時間、何時打烊，都可以算出機率，比求籤更能幫助解惑。
＊豐富、活潑的圖表以及流程圖解說，快速理解重要概念。
事先模擬、妥善規劃與應變，不用時光機回到過去或未來。
當組成系統的物件包含隨機現象，使用模擬方法解答問題可能就是最佳的選擇，因為面對包含隨機因子的系統，我們可以應用理論尋找合適的機率分布函數，進而模仿隨機事件的出象。
從能夠使用數據表示未來情境或問題內涵的角度來說，排除無解或不知解法的部分，有效解法的問題大致可以分為確定性與牽涉不確定因子兩大類。例如使用代數函數表示鐘擺的長度、週期與重力加速度，或光速、質量與能量，以及貸款、利率與攤還期間等關聯，微分方程式表示數量隨著時間或速度隨著時間等變化，這類不含不確定因子的問題，應用解析法也就是傳統數學方法，或許能夠獲得答案。
當問題本身屬於非結構化，如包含隨機因子或隨著時間變化的系統，或沒有已知數學、機率或統計等解析方法，模擬方法可就如同一顆救命丹。例如研究生物族群各自與相互競爭的過程、訂定商店安全庫存量、研究客服中心的運作等等。攸關多數人生活與工作的公共事務或政策的模擬作業必須符合科學精神，如能善用模擬技術，必能增進流程效率，及時應變與計畫。
作者簡介
許玟斌
一位關心全民生計的統計學博士。不僅擁有一身解讀數字的好功夫，更關心一般社會大眾的統計素養；曾出版《巷子口統計學》一書，拯救了無數國民的統計概念。離開教職後，仍持續潛心研究，著書立說。閒暇時喜歡閱讀、思考、游泳與彈吉他。
學歷
美國懷俄明大學統計博士
資歷
東海大學資訊工程系副教授
東海大學資工系主任
東海大學電子計算機中心主任
作者自序 模擬方法—另類解答複雜問題的利器
Chapter 1 模擬方法概述
1-1 預測鰻魚價格起伏
1-2 摘要
1-3 機率、統計與模擬
1-4 日常的模擬場景
1-5 模擬與決策
1-6 模擬方法使用時機
1-7 建立模式的緣由與原則
1-8 表示模式運作的演算法
1-9 表示演算法的流程圖
1-10 表示演算法的虛擬碼
1-11 陳述的字彙與格式
1-12 模擬計畫流程
1-13 模式輸入與模擬輸出
1-14 十字路口車流模式演算法
1-15 模擬計畫的驗證與信譽
Chapter 2 模擬模式
2-1 還要多久才能到達景點？
2-2 摘要
2-3 打造模式過程
2-4 系統分析
2-5 系統分割
2-6 逐步抽象化
2-7 模式種類
2-8 抽象模式
2-9 蒙地卡羅模式
2-10 離散模式
2-11 連續模式
2-12 離散模式分類
2-13 過程導向模式
2-14 事件導向模式演算法
2-15 活動導向模式模擬
Chapter 3 蒙地卡羅方法
3-1 預測一生過程的流年
3-2 摘要
3-3 亂數產生器
3-4 全週期亂數產生器
3-5 均值與均等分布
3-6 隨機變數與機率函數
3-7 常見理論機率函數
3-8 彩券中獎號碼
3-9 徵兵梯次序列
3-10 失智老人在哪裡？
3-11 隨機漫步
3-12 賭徒之夜
3-13 紙牌21 點牌局
3-14 兩軍對抗鹿死誰手
3-15 進階兩軍對抗(1)
3-16 進階兩軍對抗(2)
3-17 進階兩軍對抗(3)
3-18 積分模擬方法
3-19 估計圓周率
3-20 顧客入店人數與時間
3-21 檢視水果次數
3-22 紅豆餅賣出數量與時間
3-23 何時才能打烊？
Chapter 4 連續系統模式
4-1 數位化物件屬性
4-2 摘要
4-3 族群成長模式
4-4 離散化連續系統
4-5 泰勒方法
4-6 郎吉卡達法
4-7 獵食者與獵物模式
4-8 悉德泊湖模式
4-9 高階微分方程式
4-10 模擬誤差來源
Chapter 5 ProModel 模擬軟體
5-1 上市軟體公信力
5-2 摘要
5-3 模擬軟體需求
5-4 模擬軟體演進
5-5 學生版本
5-6 建模基本元件
5-7 元件屬性編輯表
5-8 校園美髮師模擬模式
5-9 建構完整模擬模式
5-10 輸出檢視器
5-11 圖表顯示區
Chapter 6 過程導向模式
6-1 沒有重來的旅程
6-2 摘要
6-3 個體流動過程
6-4 模擬佇列系統
6-5 模式分類原則
6-6 單一個體模式
6-7 多重個體模式
6-8 停車場營運模式
6-9 投票動線規劃
6-10 檢查維修模式
6-11 資源共享模式
6-12 安全庫存模式
6-13 備用零件模式
Chapter 7 事件導向模式
7-1 認真敬業的予希
7-2 摘要
7-3 在時間軸上的事件
7-4 紙筆離散模式模擬
7-5 模組化事件導向模式
7-6 平行伺服器模式
7-7 序列伺服器模式
7-8 產品檢修模式
7-9 安全庫存模式
7-10 備用零件模式
7-11 共享資源模式
7-12 多重等待線模式
Chapter 8 選擇輸入機率分布
8-1 垃圾進垃圾出
8-2 摘要
8-3 滿足模式輸入需求
8-4 收集資料
8-5 彙整與呈現樣本特徵
8-6 檢視樣本隨機性質
8-7 辨識理論分布
8-8 模仿隨機因子的出象
8-9 個體到達時間
8-10 伺服器使用時間
Chapter 9 模擬輸出分析
9-1 不符邏輯的推論
9-2 摘要
9-3 ProModel 輸出模組
9-4 解釋輸出的話題
9-5 輸出統計推論
9-6 平均數點估計
9-7 平均數區間估計
9-8 美髮店是否人手不足？
9-9 比較兩平均數
9-10 比較兩佇列模式
9-11 序列活動的瓶頸
