马儿科夫预测法

最新推荐文章于 2024-01-25 12:09:23 发布
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分类专栏： 数据挖掘 文章标签： 马尔科夫
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马尔科夫链是一种无后效性的随机过程，用于预测未来状态。预测步骤包括计算转移概率、确定初始状态及建立模型。以市场占有率为例，通过历史数据和转移矩阵可预测企业未来的市场表现。马尔科夫模型的关键在于概率转移矩阵的准确性，矩阵参数随转移概率变化而调整。

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一、马尔科夫链

        马尔科夫链是一种随机事件序列，它将来取什么值只与它现在的取值有关，与它过去的取值无关，既无后效性（转移概率是不变的）。具备这个性质的离散性的随机过程被称为马儿科夫链。而马尔科夫预测法是应用马尔科夫链的理论和方法分析有关现象的现状和变化规律，并依据这些来预测未来状况的预测方法。

二、预测的一般步骤

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