第2章确定性时间序列模型—经典方法2.1 时间序列的分解确定性时间序列分析认为时间序列数据去掉随机干扰因素后，剩余部分可以视为确定性的时间函数，即时间序列Y可以表示为下面四种要素的函数Y= f(T，C，S，e)其中，趋势项T是时间t的单调函数，它反映了时间序列Y的长期发展趋势；循环项C是时间t的长周期函数，它反映了时间序列Y在长期变化过程中的周期性，例如股价

确定性建模

第三节确定性存储问题数学模型对于工厂来说，任务是把进来的原料加工成产品，并把它销售出去。要生产就要库存一定量的原材料，要销售也需要库存一定量的产品。库存材料和产品就有存储费的问题，而需求又有确定型和随机型等情况。如何确定一个最优的生产周期，使得在单位时间内所花费的生产费用最少。这是摆在工厂管理者面前的现实问题。我们这节讨论确定性需求存储问题的数学建模。一、仓

第三节离散确定性动态规划模型求解

一个确定性存储模型及其推论

确定型存储模型(精)

第四讲 确定性分析

确定模型的数学形式(精)

确定性时间序列分析方法介绍

实验四 方程法剔除确定性趋势后的ARMA 模型建模一、实验目的掌握根据数据的变化形态，找到合适的方法提取确定性趋势；学会验证数据的平稳性；学会根据自相关系数和偏自相关系数来初步判断ARMA 模型的阶数p 和q ，学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计，学会利用信息准则对估计的ARMA 模型进行诊断，以及掌握利用ARMA 模型进行预测。掌握在实证研究

实验四 方程法剔除确定性趋势后的ARMA 模型建模一、实验目的掌握根据数据的变化形态，找到合适的方法提取确定性趋势；学会验证数据的平稳性；学会根据自相关系数和偏自相关系数来初步判断ARMA 模型的阶数p 和q ，学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计，学会利用信息准则对估计的ARMA 模型进行诊断，以及掌握利用ARMA 模型进行预测。掌握在实证研究

确定性库存模型

第4章 确定性决策——线性规划初步(1)解析

确定性时间序列模型

实验五 方程法剔除确定性趋势后的ARMA 模型建模一、实验目的掌握根据数据的变化形态，找到合适的方法提取确定性趋势；学会验证数据的平稳性；学会根据自相关系数和偏自相关系数来初步判断ARMA 模型的阶数p 和q ，学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计，学会利用信息准则对估计的ARMA 模型进行诊断，以及掌握利用ARMA 模型进行预测。掌握在实证研究

第九章-模型阶次的确定

内容摘要随着计算机技术的迅速发展，对油藏各种特征进行三维空间定量描述和预测的综合技术，即油藏描述技术得到了很大的发展，而建立三维定量模型是现代油藏描述的核心。油藏模型研究是20世纪80年代中后期兴起的一项用于油藏描述和油藏物性分布预测的复合学科理论和方法体系，它是集数学地质、地质统计学、油层物理学等方法于一体，最大限度应用计算机技术进行油气藏及内部结构精细解

确定性库存模型的参数分析.

7 方法库1--确定性模型和混合模型

4.2-确定性时间序列分析方法