Arbitrage Pricing Theory（套利定价理论）。
电子表格模型中估计的值或输入。假设使用概率分布得到模型数据的不确定性。
为每个决策变量设置的上限或下限。
属于某一范围的模拟结果的百分比。
衡量相对变化的度量，将标准偏差与平均值进行比较。为了进行比较，结果能以百分比表示。
用于限制模型可能的解决方案的限制条件。必须从决策变量角度定义约束。
一种变量，可以是小数（即它可以取下限和上限之间的任何值）。不需要步长，给定的任何范围均包含无限个可能的值。连续变量还描绘了仅包含连续变量的优化模型。
一个介于 -1 和 1 之间的数字，从数学角度指定假设单元格之间正相关或负相关的程度。相关系数 1 表示完全正相关，-1 表示完全负相关，0 表示不相关。
假设单元格之间存在的依赖性。
一种您可以在模型中控制的变量。
一个不带随机变量的模型或系统，会生成单值结果。
一种变量，取值只能等于下限加上步长的倍数；步长是大于零但小于变量范围的任意数。离散变量还描绘了仅包含离散变量的优化模型。
请参阅“probability distribution（概率分布）”。
一条曲线，描绘目标值随要求或约束的变化。典型的用途是比较不同风险级别的投资组合回报。
资产组合，在不产生更高风险的情况下不可能获得更高的回报，在不产生更低回报的情况下也不可能得到更低的风险。有效组合直接在有效边界上。
Economic Order Quantity（经济订货量）。
满足对决策变量施加的任何约束以及对预测统计值施加的任何要求的解决方案。
模拟过程中为预测计算的最后一个值。当一项预测包含累计多次模拟试验的值的函数或者是计算另一项预测的统计值的函数时，最终值非常有用。
模型中的一项预测，OptQuest 将其用作主要优化目标。OptQuest 将最大化或最小化预测分布的统计值。
预测分布的汇总值，例如平均值、标准偏差或方差。您可以最大化或最小化预测统计值或者将其设置为目标值来控制优化。
电子表格模型中假设的数学组合的统计摘要，以图形或数字形式输出。预测是模型中可能的结果的频率分布。
一个图表，以图形的形式汇总一系列值，将其细分成若干组并显示其频率计数。
一项用于改进解决方案的近似自识技术。
现有库存量，不计入已订购但尚未收到的数量。
现有库存量加上已订购但尚未收到的任何数量，再减去任何延期交货量。
搁置一旁供将来使用的任何资源，例如原材料、半成品和成品。库存还包括人力、财务和其他资源。
曲线尖峰程度的度量。峰度越高，曲线上的点距离曲线的众数越近。正态分布曲线的峰度为 3。
一种抽样方法，将假设的概率分布分成若干个等概率区间。区间数量对应于 Crystal Ball“运行首选项”对话框中的“样本大小”选项。然后生成各个区间的随机数。
与传统的 Monte Carlo 抽样方法相比，拉丁超立方抽样更加精确，因为以更均衡且更一致的方式在整个分布范围内抽样。这种方法提高了准确性，代价是同时提高了内存要求，要求存储每个假设的整个拉丁超立方样本。
一种数学关系，公式中的所有项只能包含一个变量乘以一个常量。例如，3x - 1.2y 就是一种线性关系，因为第一项和第二项都只涉及一个常量乘以一个变量。
数据集中的最大值。
可能样本平均值分布的标准偏差。该统计值可以表明模拟的准确程度。
一组观测数值的常见算术平均值：观测数值的总和除以观测次数。
最小可能值和最大可能值中间位置（按顺序）的值。
一系列优化方法，包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、分散搜索算法及其混合。
数据集中的最小值。
一种类型的优化模型，同时包含离散和连续决策变量。
数据集中出现最频繁的值（如果存在）。
问题或系统在 Excel 等电子表格应用程序中的一种表示方式。
一种将多个经常冲突的目标（例如最大化回报和最小化风险）组合成一个目标的技术。
一种数学关系，公式中的一项或多项呈非线性。诸如 x2、xy、1/x 或 3.1x 等项构成非线性关系。请参阅“linear（线性）”。
Net Present Value（净现值）。NPV 等于现值减去初始投资。
从决策变量的角度建立预测公式，给出了模型目标的数学表达式。
取得最佳结果的一组决策变量值。
试图最大化或最小化某个量（目标，例如收益或风险）的模型。
查找模型最优解决方案的过程。
当库存达到再订购点时再订购的标准产品数量。
一个零到一百之间的数字，表示等于或小于某个值（默认定义）的概率分布百分比。
对于优化程序来说，是指尽快找到高质量解的能力。
一组所有可能的事件及其关联的概率。
事件的可能性。
在计算机程序中实施的一种方法，能够生成一系列独立的随机数。
从数学上选择的值，生成该值（由公式生成或从表中选择）形成概率分布。
数据集中最大值和最小值之间的差异。
一种运算方法，Crystal Ball 在计算相关系数之前借助这种方法将假设值替换为其等级，最低值到最高值为 1 到 N。借助这种方法，可以在关联假设时忽略分布类型。
一个多目标函数，计算风险调整的资本回报 (Risk-adjusted Return On Capital)。
再订购时的库存量。
对预测统计值的限制，要求统计值在指定的下限和上限之间，才会认为解决方案可行。
一个数字，表示投资相对于一项标准（例如美国国债）的风险，尤其是在 APT 中使用。
某个事件或决策结果的不确定性或变异性。
库存中保留的超出计划使用率的额外数量。
随机数序列中的第一个数。对于每次运行模拟时的假设值，给定的一个种子值会生成同一序列的随机数字。
从假设或决策变量单元格角度计算预测单元格的敏感度。
因假设或决策变量单元格的不确定性（概率分布）和模型敏感度而造成预测单元格不确定性的程度。
一组 Crystal Ball 试验。OptQuest 针对不同组的决策变量值运行多次模拟来查找最优解决方案。
非对称分布。
衡量非对称分布的曲线偏离基准程度的度量。偏斜度越大，曲线上在峰值一侧的点较之另一侧越多。正态分布曲线不偏斜，是对称图形。
表示一个实际或假设系统或者一组关系的任何电子表格。
分布的方差的平方根。衡量分布变异性（即值散布在平均值周围）的度量。
定义规定范围内离散决策变量连续值之间的差异。例如，如果某个离散决策变量范围是 1 到 5，步长大小是 1，它的取值只能是 1、2、3、4 或 5；如果某个离散决策变量范围是 0 到 17，步长大小是 5，它的取值只能是 0、5、10 和 15。
包含一个或多个随机变量的模型或系统。
Stock Tank Oil Initially In Place（原始石油地质储量）。STOIIP 是指估计油田储备几百万桶石油 (mmbbls)。
一个分为三步的过程，Crystal Ball 首先为假设单元格生成随机数字，接下来重新计算电子表格模型，然后在预测图中显示结果。一次 Crystal Ball 模拟由多次试验构成。
一个数量，可以取一组值中的任何一个，通常由公式引用。
标准偏差的平方，标准偏差近似于多个观测数值（n 个）与其平均值的偏差平方和的平均值（只是总和除以 n-1 而不是 n，除以 n 将得到真正的平均值）。
方差也可以定义为一组值与平均值的离差或差量的度量。值接近平均值时，方差较小。值围绕平均值广泛分布时，方差较大。
引导您完成创建和运行优化模型的各个步骤的功能。该向导会以适当的顺序为您呈现要完成的面板。