Markova analiza

OPREDELITEV Markove analize

Analiza Markov je metoda, ki se uporablja za napovedovanje vrednosti spremenljivke, na njeno prihodnjo vrednost vpliva samo njen trenutni položaj ali stanje, ne pa nobena predhodna dejavnost, ki je spremenljivko pripeljala do trenutnega položaja ali stanja. V bistvu napoveduje aktivnost naključne spremenljivke, ki temelji izključno na trenutnih okoliščinah naključne spremenljivke.

Tehnika je poimenovana po ruskem matematiku Andreju Andrejeviču Markovu, ki je vodil študij stohastičnih procesov, ki so vključeni v naključje. Postopek je najprej uporabil za napovedovanje obnašanja plinskih delcev, ujetih v zaprti posodi. Postopek Markove analize je metoda za napovedovanje naključnih spremenljivk in se pogosto uporablja za napovedovanje vedenj in odločitev v velikih skupinah ljudi.

RAZKRIJANJE DOLŽA Markova analiza

Postopek Markove analize vključuje določitev verjetnosti prihodnjih ukrepov glede na trenutno stanje spremenljivke. Ko so določene verjetnosti prihodnjih dejanj v vsaki državi, je mogoče sestaviti drevo odločitve in verjetnost rezultata je mogoče izračunati glede na trenutno stanje spremenljivke. Podjetje Markov Analysis ima v poslovnem svetu številne aplikacije. Pogosto se uporablja za napovedovanje števila okvarjenih kosov, ki se bodo odklopili z montažne črte glede na delovno stanje strojev na liniji.

Uporabite ga lahko tudi za napovedovanje deleža terjatev v podjetjih, ki bodo postale slabe dolgove. Nekatere metode napovedovanja cene delnic in opcij vključujejo tudi analizo Markov. Nazadnje ga podjetja pogosto uporabljajo za napovedovanje zvestobe trenutnih kupcev v prihodnosti in rezultatov teh potrošniških odločitev glede tržnega deleža podjetja.

Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.

Sorodni pogoji

Opredelitev napovedne analitike Predvidevna analitika vključuje uporabo statistike in modeliranja za določitev prihodnje uspešnosti na podlagi trenutnih in preteklih podatkov. več V notranjosti podatkovne znanosti in njene uporabe Podatkovna znanost se osredotoča na zbiranje in uporabo velikih podatkov za zagotavljanje pomembnih informacij v industriji, raziskavah in življenjskem kontekstu. več Simulacija Monte Carlo Monte Carlo simulacije se uporabljajo za modeliranje verjetnosti različnih izidov v procesu, ki ga zaradi posega naključnih spremenljivk ni težko predvideti. več Branje v predvidevalnem modeliranju Predvidevalno modeliranje je postopek uporabe znanih rezultatov za ustvarjanje, predelavo in potrjevanje modela, ki ga je mogoče uporabiti za napovedovanje prihodnjih rezultatov. več Kako deluje analiza tveganja Analiza tveganj je postopek ocene verjetnosti nastanka neželenih dogodkov v podjetniškem, vladnem ali okoljskem sektorju. več Zakaj je stohastično modeliranje manj zapleteno, kot se sliši Stohastično modeliranje je orodje za odločanje o naložbah, ki uporablja naključne spremenljivke in daje številne različne rezultate. več partnerskih povezav