- 上一篇：指纹识别技术在电子图书馆中的应用研究
- 下一篇：Newton-Raphon迭代法SAS泊松回归模型及其应用
其次就是确定模型制作的细节。对多个目标变量的研究与考虑，就是研究影响决策的主要因素。研究者在制作模型时，往往错误地把研制模型的细节同模型的有效性联系起来。细节是有效性的不完全度量，更重要的是研究者必须保证他研制的模型可以被称为“无偏”模型。一般来说，模型应提供对真实世界结果的公正预测。细节有时会对它的无偏性产生重要的影响。
（4）模型的研制
模型的研制首先解决的是考虑所需的数字或关系是否容易做成模型。必须对对数据进行仔细的分析，以保证对问题获得正确的了解。举个例子，在大多数以生产为目的的应用中，估计生产的额外手段与所得到的产量增加之间的关系是比较简单的。用经验方法来估量库存中多了50单位将在缺货的可能性方面也是合理的。但要准确的说出广告费的增加5000元，对该年的销售意着什么，要估量下一年的销售影响，一般来说更加困难。
（5）计算手段
在模型的计算过程中，需要拟定计算方法的研究项目，研究者必须从问题的最佳表述开始，即使问题不可解也是如此。我们通常会做出所需要的简化假定。首先，会有一个现实的问题表述，研究者必须对这个问题有一个正确的了解。其次就是研究者了解任何必须的简化假定在模型的现实性方面和在他的假定对易计算性的影响方面的含义。
（6）计算程序的编写和调试
在模型的求解中，我们往往使用matlab作为工具进行求解
（7）证实与检验
在模型的检验中，我们往往对模型解进行一致性，灵敏性，似然性进行分析与试验，如果结果不符合这些条件，同时不符合客观实际情况，就必须对模型进行重拟，重新设计，并且重新进行求解。如果得到相关符合客观实际的数据，即可按模型所阐述的方案进行执行，在执行中并不断的分析其中不合理的地方，再重新修改。