Analiza Markowa

DEFINICJA Analizy Markowa

Analiza Markowa jest metodą stosowaną do prognozowania wartości zmiennej, na którą na przyszłą wartość ma wpływ tylko jej bieżąca pozycja lub stan, a nie jakiekolwiek wcześniejsze działanie, które doprowadziło zmienną do jej obecnej pozycji lub stanu. Zasadniczo prognozuje aktywność zmiennej losowej wyłącznie na podstawie bieżących okoliczności otaczających zmienną losową.

Nazwa tej techniki pochodzi od rosyjskiego matematyka Andrieja Andriejewicza Markowa, który był pionierem w badaniach procesów stochastycznych, czyli procesów związanych z działaniem przypadku. Najpierw wykorzystał ten proces do przewidzenia zachowania cząstek gazu uwięzionych w zamkniętym pojemniku. Proces analizy Markowa jest metodą prognozowania zmiennych losowych i często służy do przewidywania zachowań i decyzji w dużych grupach ludzi.

ŁAMANIE W DÓŁ Analiza Markowa

Proces analizy Markowa obejmuje określenie prawdopodobieństwa przyszłego działania, biorąc pod uwagę aktualny stan zmiennej. Po zdefiniowaniu prawdopodobieństwa przyszłych działań w każdym stanie można narysować drzewo decyzyjne i obliczyć prawdopodobieństwo wyniku na podstawie aktualnego stanu zmiennej. Analiza Markowa ma wiele zastosowań w świecie biznesu. Jest często używany do przewidywania liczby wadliwych elementów, które wypadną z linii montażowej, biorąc pod uwagę status operacyjny maszyn na linii.

Można go również wykorzystać do przewidywania odsetka należności firmy, które staną się nieściągalnymi długami. Niektóre metody prognozowania cen akcji i opcji obejmują również analizę Markowa. Wreszcie, firmy często używają go do prognozowania przyszłej lojalności marki wobec obecnych klientów i wyników tych decyzji konsumenckich dotyczących udziału w rynku firmy.

Porównaj rachunki inwestycyjne Nazwa dostawcy Opis Ujawnienie reklamodawcy × Oferty przedstawione w tej tabeli pochodzą od partnerstw, od których Investopedia otrzymuje wynagrodzenie.

Terminy pokrewne

Definicja analizy predykcyjnej Analizy predykcyjne obejmują wykorzystanie statystyk i modelowania w celu określenia przyszłej wydajności na podstawie bieżących i historycznych danych. więcej Inside Data Science i jego zastosowania Nauka danych koncentruje się na gromadzeniu i stosowaniu dużych zbiorów danych w celu dostarczenia istotnych informacji w przemyśle, badaniach i kontekstach życiowych. więcej Symulacja Monte Carlo Symulacje Monte Carlo służą do modelowania prawdopodobieństwa różnych wyników w procesie, którego nie można łatwo przewidzieć z powodu interwencji zmiennych losowych. więcej Czytanie w modelowaniu predykcyjnym Modelowanie predykcyjne to proces wykorzystywania znanych wyników do tworzenia, przetwarzania i sprawdzania poprawności modelu, który można wykorzystać do prognozowania przyszłych wyników. więcej Jak działa analiza ryzyka Analiza ryzyka to proces oceny prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia niepożądanego w sektorze korporacyjnym, rządowym lub środowiskowym. więcej Dlaczego modelowanie stochastyczne jest mniej skomplikowane niż się wydaje Brzmienie modelowania stochastycznego jest narzędziem stosowanym w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych, które wykorzystuje losowe zmienne i daje wiele różnych wyników. więcej linków partnerskich