【簡介：】一、什么是動態(tài)模型？動態(tài)模型著重于系統(tǒng)的控制邏輯，考察在任何時候?qū)ο蠹捌潢P(guān)系的改變，描述這些涉及時序和改變的狀態(tài)。動態(tài)模型包括狀態(tài)圖和事件跟蹤圖。狀態(tài)圖是一個狀態(tài)和事
一、什么是動態(tài)模型？
動態(tài)模型著重于系統(tǒng)的控制邏輯，考察在任何時候?qū)ο蠹捌潢P(guān)系的改變，描述這些涉及時序和改變的狀態(tài)。
動態(tài)模型包括狀態(tài)圖和事件跟蹤圖。狀態(tài)圖是一個狀態(tài)和事件的網(wǎng)絡(luò)，側(cè)重于描述每一類對象的動態(tài)行為。
事件跟蹤圖則側(cè)重于說明系統(tǒng)執(zhí)行過程中的一個特點“場景”，也叫做腳本(scenarios)，是完成系統(tǒng)某個功能的一個事件序列。
腳本通常起始于一個系統(tǒng)外部的輸入事件，結(jié)束于一個系統(tǒng)外部的輸出事件。
對象到對象的單個消息叫做一個事件，在系統(tǒng)在一個特定的環(huán)境下發(fā)生的一系列事件隊列叫做一個場景。在一個場景中，這一系列事件和交換事件的對象都可以放在一個事件跟蹤圖中表示。建立動態(tài)模型的主要步驟：
(1).準(zhǔn)備典型的交互序列場景；
(2).確定對象之間的事件，為每個場景建立事件跟蹤圖；
(3).為每個系統(tǒng)準(zhǔn)備一個事件流程圖；
(4).為具有重要動態(tài)行為的類建立狀態(tài)圖；
(5).檢驗不同狀態(tài)圖中共享的事件的一致性和完整性。
二、飛機(jī)模型比例？
比例很多，一般大的模型公司出的都是1：144 1：72 1：48 1：32的，看看你家的環(huán)境有多大，稍大一點的48的，如果地方小，1：72的也可以，再有就要看什么機(jī)型了 同樣比例的1：144的空客A380要比1：144的F16戰(zhàn)斗機(jī)大幾倍呢。
三、飛機(jī)模型和模型飛機(jī)的區(qū)別？
飛機(jī)模型是按比例縮小的模型，模型飛機(jī)是等比例的。
四、為什么靜態(tài)模型比貴動態(tài)模型？
電動模型注重可玩性。所以可動但是細(xì)節(jié)程度不夠。靜態(tài)模型注重可觀賞性和制作的樂趣。成品可以收藏。并且每個模型制作人都希望模型是自己親手做的。有一種成就感。就像是養(yǎng)自己的兒子一樣。自己養(yǎng)的要比認(rèn)來的親。
還有就是靜態(tài)模型多為進(jìn)口貨。動態(tài)模型多為國產(chǎn)。
五、飛機(jī)的模型是什么模型？
飛機(jī)的模型是用一個小電機(jī)制作的模型。
六、什么是動態(tài)完備模型？
動態(tài)完備模型Dynamically Complete models
這個模型一定具備序列無關(guān)性，只與當(dāng)期變量有關(guān)。
如果滯后項不能向該模型一樣被排除則可能存在秩序相關(guān)。
相關(guān)定義——序列外生性Sequential exogeneity
滯后自變量弱于嚴(yán)格外生性，只能從當(dāng)前時間點往前推，等價于自變量包括了滯后項的動態(tài)完備模型 從t一直往推，推到1。
七、sql如何生成動態(tài)模型？
如果是微軟的數(shù)據(jù)庫可以考慮用Entity Frame work框架來生成，可以用vs2019開發(fā)工具來做！
八、did屬于動態(tài)模型嗎？
did不屬于動態(tài)模型，dia是助動詞do的過去式。
九、dea動態(tài)模型有哪些？
DEA 模型具體又可細(xì)分為三種類型：
(1) CCR 模型：該模型假定規(guī)模報酬不變，主要用來測量技術(shù)效率; (2) BCC 模型：該模型假定規(guī)模報酬可變，主要測算純技術(shù)效率，即技術(shù)效率與規(guī)模效率的比值; (3) DEA-Malmquist 指數(shù)模型：該模型可以測算出決策單元 (DMUs) 的生產(chǎn)效率在不同時期的動態(tài)變化情況。
十、動態(tài)時序模型是什么？
在時序模型中，以時間t為自變量，研究Y數(shù)值自身變化趨勢。
研究時間序列數(shù)據(jù)的意義：在現(xiàn)實中，往往需要研究某個事物其隨時間發(fā)展變化的規(guī)律。這就需要通過研究該事物過去發(fā)展的歷史記錄，以得到其自身發(fā)展的規(guī)律。在現(xiàn)實中很多問題，如利率波動、收益率變化、反映股市行情的各種指數(shù)等通常都可以表達(dá)為時間序列數(shù)據(jù)，通過研究這些數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)這些經(jīng)濟(jì)變量的變化規(guī)律（對于某些變量來說，影響其發(fā)展變化的因素太多，或者是主要影響變量的數(shù)據(jù)難以收集，以至于難以建立回歸模型來發(fā)現(xiàn)其變化發(fā)展規(guī)律，此時，時間序列分析模型就顯現(xiàn)其優(yōu)勢——因為這類模型不需要建立因果關(guān)系模型，僅需要其變量本身的數(shù)據(jù)就可以建模），這樣的一種建模方式就屬于時間序列分析的研究范疇。而時間序列分析中，ARIMA模型是最典型最常用的一種模型。
