年第卷 第期
目 录 l _Toc137898058 1 前言1 l _Toc137898059 2 马尔科夫预测法的基本原理1 l _Toc137898060 马尔科夫性和马尔科夫过程1 l _Toc137898061 马尔科夫链2 l _Toc137898062 转移概率和转移概率矩阵2 l _Toc137898063 C—K方程3 l _
马尔科夫预测法一马尔科夫转移矩阵法的涵义 单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率称为该厂产品的市场占有率在激烈的竞争中市场占有率随产品的质量消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化企业在对产品种类与经营方向做出决策时需要预测各种商品之间不断转移的市场占有 率 市场占有率的预测可采用马尔科夫转移矩阵
在一般及常用的统计中彼此相互「独立」大概是最有用的一个观念用简单的术语来说互相「独立」就是彼此毫不相干一点牵涉都没有好比说:大黄在台北早上不是吃海鲜和老马在基隆晚上是不是吃海鲜是两件互相独立的事件互相独立的概念之所以有用最重要的原因之一就是因为它简单几乎任何人都很容易明白但我们今天要谈的马可夫链可就不是这样了马可夫链是要讨论不是互相独立的一些事件以大黄和老马吃海鲜的例子来说如果大黄和老马是住
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有限集或可列集对任意正整数 对于内任意个统的过去无关.我们称之为无后效性.中条件概率 称为 在 (2) 一:转移概率矩阵具有以上两个特点的方阵称为随机矩阵.设在一串贝努里试验中每次试验成功的概率为 当时 得到 经过若干步骤设每步传输正确的概率为91
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级4202012??马尔科夫链模型第六小组成员:秦堉朗石国平什么是马尔科夫链例子:用随机变量Xn表示第n年某个人的健康状况 Xn=1表示健康 Xn=2表示疾病n=01….用ai(n)表示第n年处于状态i的概率i=12即ai(n)=P(Xn=i).用Pij表示今年处于状态i明年处于状态j的概率ij=12即Pij=P(Xn1=jXn
§ 马尔可夫链的概念及转移概率定义 若对任意的ij∈I 马尔可夫链{Xnn∈T}的转移概率pij(n)与时间n无关则称马尔可夫链是齐次的(亦称是时齐的即具有平稳转移概率)并记pij(n)为pij.下面只讨论齐次马尔可夫链并将齐次两字省略. 设P为一步转移概率pij所组成的矩阵状态空间I={12…}则 P=称为系统状态的一步转移概率矩阵.10j-i≥1100100111111100111
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