Аналіз Маркова

ВИЗНАЧЕННЯ Марківського аналізу

Аналіз Маркова - метод, який використовується для прогнозування значення змінної, на майбутнє значення якої впливає лише її поточна позиція або стан, а не будь-яка попередня діяльність, яка призвела змінну до її поточного положення чи стану. По суті, він прогнозує активність випадкової величини, виходячи виключно з поточних обставин, що оточують випадкову змінну.

Методика названа на честь російського математика Андрія Андрійовича Маркова, який був першопрохідцем у вивченні стохастичних процесів - процесів, що передбачають операцію випадковості. Він вперше застосував цей процес для прогнозування поведінки газових частинок, захоплених у закритому контейнері. Процес аналізу Маркова - це метод прогнозування випадкових змінних і часто використовується для прогнозування поведінки та рішень у великих групах людей.

НАРУШЕННЯ ВНИЗ Аналіз Маркова

Процес аналізу Маркова включає визначення ймовірності подальшої дії з урахуванням поточного стану змінної. Після того, як визначено ймовірність майбутніх дій у кожному стані, може бути складено дерево рішень та ймовірність результату можна обчислити, враховуючи поточний стан змінної. Markov Analysis має ряд застосувань у світі бізнесу. Його часто використовують для прогнозування кількості несправних деталей, які зійдуть з конвеєра, враховуючи робочий стан машин на лінії.

Він також може бути використаний для прогнозування частки дебіторської заборгованості компанії, яка стане поганою заборгованістю. Деякі методи прогнозування цін на акції та ціни на опціони також включають аналіз Маркова. Нарешті, компанії часто використовують його для прогнозування майбутньої лояльності до поточних клієнтів та результатів цих споживчих рішень щодо частки ринку компанії.

Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.

Пов'язані умови

Визначення прогнозної аналітики Прогностична аналітика включає використання статистики та моделювання для визначення майбутньої ефективності на основі поточних та історичних даних. більше Інформація про внутрішню інформацію та її застосування Інформація зосереджена на зборі та застосуванні великих даних для надання значущої інформації в галузі, наукових дослідженнях та життєвих ситуаціях. детальніше Моделювання Монте-Карло Моделювання Монте-Карло використовуються для моделювання ймовірності різних результатів у процесі, який неможливо передбачити через втручання випадкових величин. докладніше Читання до прогнозного моделювання Передбачувальне моделювання - це процес використання відомих результатів для створення, обробки та затвердження моделі, яка може бути використана для прогнозування майбутніх результатів. докладніше Як працює аналіз ризику Аналіз ризику - це процес оцінки ймовірності виникнення несприятливих подій у корпоративному, державному чи екологічному секторах. докладніше Чому стохастичне моделювання менш складне, ніж звучить. Стохастичне моделювання - це інструмент, який застосовується для прийняття інвестиційних рішень, який використовує випадкові величини та дає безліч різних результатів. більше Партнерські посилання