Markov-analyse

DEFINISJON av Markov-analyse

Markov-analyse er en metode som brukes til å forutsi verdien av en variabel hvis fremtidige verdi bare påvirkes av dens nåværende posisjon eller tilstand, ikke av noen tidligere aktivitet som førte variabelen til sin nåværende posisjon eller tilstand. I hovedsak spår den aktiviteten til en tilfeldig variabel utelukkende basert på de nåværende omstendighetene rundt den tilfeldige variabelen.

Teknikken er oppkalt etter den russiske matematikeren Andrei Andreyevich Markov, som var pioner for studiet av stokastiske prosesser, som er prosesser som involverer operasjonen av tilfeldigheter. Han brukte først prosessen for å forutsi oppførselen til gasspartikler fanget i en lukket beholder. Markov-analyseprosessen er en metode for å predikere tilfeldige variabler, og brukes ofte for å forutsi atferd og beslutninger i store grupper av mennesker.

Å bryte ned Markov-analyse

Markov-analyseprosessen innebærer å definere sannsynligheten for en fremtidig handling gitt den aktuelle tilstanden til en variabel. Når sannsynlighetene for fremtidige handlinger i hver tilstand er definert, kan det trekkes et beslutnings tre og sannsynligheten for et resultat kan beregnes gitt den aktuelle tilstanden til en variabel. Markov Analyse har en rekke applikasjoner i næringslivet. Det blir ofte brukt til å forutsi antallet mangelfulle brikker som vil komme ut av en samlebånd gitt maskinens driftsstatus på linjen.

Det kan også brukes til å forutsi andelen av et selskaps kundefordringer som blir tap. Visse aksjepriser og opsjonsprisvarslingsmetoder inkluderer også Markov-analyse. Til slutt bruker selskaper ofte det for å forutsi fremtidig merkevarelojalitet hos nåværende kunder og resultatet av disse forbrukerbeslutningene om et selskaps markedsandel.

Sammenlign Navn på leverandør av investeringskontoer Beskrivelse Annonsørens avsløring × Tilbudene som vises i denne tabellen er fra partnerskap som Investopedia mottar kompensasjon fra.

Relaterte vilkår

Predictive Analytics Definition Predictive analytics inkluderer bruk av statistikk og modellering for å bestemme fremtidig ytelse basert på nåværende og historiske data. mer Inside Data Science and Its Applications Data science fokuserer på innsamling og anvendelse av big data for å gi meningsfull informasjon i industri, forskning og livssammenheng. mer Monte Carlo-simulering Monte Carlo-simuleringer brukes til å modellere sannsynligheten for forskjellige utfall i en prosess som ikke lett kan forutsies på grunn av inngrep av tilfeldige variabler. mer Lesing i prediktiv modellering Prediktiv modellering er prosessen med å bruke kjente resultater for å lage, behandle og validere en modell som kan brukes til å forutsi fremtidige resultater. mer Hvordan risikoanalyse fungerer Risikoanalyse er prosessen med å vurdere sannsynligheten for at en uønsket hendelse skal oppstå i bedrifts-, myndighets- eller miljøsektoren. mer Hvorfor stokastisk modellering er mindre komplisert enn det høres ut Stokastisk modellering er et verktøy som brukes i beslutningsprosesser for investeringer som bruker tilfeldige variabler og gir mange forskjellige resultater. mer Partnerkoblinger