马尔可夫预测方法的基本步骤

Ⅰ 马尔可夫链预测分析中pmsj是什么意思

马尔可夫预测方法 马尔科夫预测方法就是根据某些变量的现在状态及其变化趋向，来预键此带测它在未来某一特定期间可能出现的状态，从而提供某种决策的依据。 马尔科夫预测基本方法是用转移概率矩阵进行预测和决策。 §1
马尔可夫链 有这样一类随机过程 ,它在时刻t>t0所处的状态仅 与t=t0时的状态有关,而与t<t0以前的状态无关。这样的特性被 称为”无后效性” 。具有无后效性的随机过程就称为马尔可夫 过程。 如果 ,那么马尔可夫过程可用条件分扒蔽布函 数描述如下: 亦即随机过程在tn时刻的状态yn仅与tn-1时刻的状态yn-1有关,而与 以前各时刻的状态无关。 时间和状态都取离散值的马尔可夫过程,习惯上称为马尔可夫 链。 转移概率 马尔可夫链所有状态的集合称为状态空间。 现在设马尔可夫链的状态空间为 Si之间互不相容。从一种状态变化到另一种状态,称为状态转 移。 将这种转移的可能性用概率描述,就是状态转移概率,简称转移概 率。 转移概率中最基本的是一步转移概率。 由状态Si经过一步转移到状态Sj,其概率记为Pij ,即 显然,应有 马尔可夫预测模型 设事物的发展变化过程可由马尔可夫链来描述 初始状态稿芦概率向量记为 式中 为处于状态Si的初始概率 经k步转移后处于状态Si的概率记为 则有 递推可得 马尔柯夫预测法的分析步骤 马尔柯夫链作为一种基本的

Ⅱ 马尔可夫分析法的基本涵义

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可夫分析法，也就是运用转移概率矩阵对市场占有率进行市场趋势分析的方慎粗法。俄国数学家马尔可夫在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移中，第N次结果只受第N－1次结果影响，只与空孝备当前所处状态有关，与其他无关。例如：研究一个商店的累计销售额，如果现在时刻斗毁的累计销售额已知，则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一时刻的累计销售额都无关。
在马尔可夫分析中，引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态；状态转移是指客观事物由一种状态转移到另一种状态的概率。
马尔可夫分析法的一般步骤为：
1、调查目前的市场占有率情况；
2、调查消费者购买产品时的变动情况；
3、建立数学模型；
4、预测未来市场的占有率。

Ⅲ 什么是马尔可夫预测方法

马尔可夫预测法(也叫马尔科夫) 马尔可夫是俄国着名的数学家。马尔可夫预测法是以马尔可夫的名字命名的一种特殊的市场预测方法。马尔可夫预测法主要用于市场占有率的预测和销售期望利润的预测。 一、马尔可夫过程和马尔可夫预测法概念 我们知道，事物的发展状态总是随着时间的推移而不断变化的。在一般情况下，人们要了解事物未来的发展状态，不但要看到事物现在的状态，还要看到事物过去的状态。马尔可夫认为，还存在另外一种情况， 人们要了解事物未来的发展状态， 只须知道事物现在的状态，而与事物以前的状态毫无关系。例如，Ａ产品明年是畅销还是滞销， 只与今年的销售情况有关， 而与往年的销售情况没有直接的关系。后者的这种情况就称为马尔可迹茄凳夫过程，前者的情况就属于非马尔可夫过程。 马尔可夫过程的重要特征是无后效性。事物第n次出现的状态，只与其第n-1次的状态有关，它与以前的状态无关。举一个通俗例子说：池塘里有三片荷叶和一只青蛙，假设青蛙只在荷叶上跳来跳去。若现在青蛙在荷叶Ａ上，那么下一时刻青蛙要么在原荷叶Ａ上跳动，要么跳到荷叶Ｂ上，或荷叶Ｃ上。青蛙究竟处在何种姿旅状态上，只与当前状态有关，而与以前位于哪一片荷叶上并无关系。这种性质，就是无后效性。 所谓“无后效性”，是指过去对未来无后效，而不是指现在对未来无后效。马尔可夫链是与马尔可夫过程紧密相关的一个概念。马尔可夫链指出事物系统的状态由过去转变到现在， 再由现在转变到将来，一环接一环像一根链条，而作为马尔可夫链的动态系统将来是什么状态，取什么值， 只与现在的状态、取值有关， 而与它以前的状态、取值无关。因此，运用马尔可夫链只需要最近或现在的动态资料便可预测将来。马尔可夫预测法就是应用马尔可夫链纳棚来预测市场未来变化状态。

Ⅳ 马尔柯夫预测法

对事件的全面预测，不仅要能够指出事件发生的各种可能结果，而且还必须给出每一种结果出现的概率。
马尔可夫（Markov）预测法，就是一种预测事件发生的概率的方法。它是基于马尔可夫链，根据事件的目前状况预测其将来各个时刻（或时期）变动状况的一种预测方法。马尔可夫预测法是对地理、天气、市场、进行预测的基本方法，它是地理预测中常用的重要方法之一春辩握。

马尔可夫过程：

在事件的发展过程中，若每次状态的转移都仅与前一时刻的状态有关，而与过去的状态无关，或者说状态转移过程是无后效性的，则这样的状态转移过程就称为马尔可夫过程。

例如：

例1：人民生活水平可分为三种水平状态：温饱、小康、富裕。

例2：企业经营状况可分为：盈利、不盈不亏、亏损。

例3：商品销售状况可分为：畅销、平销、滞销。

状态转移举例：

例4：营业情况由盈利→亏损。

例5：商品由畅销→滞销。

公式说明：

设系统有N个状态Ei（i=1，2，…，N），以状态变量xt=i表示在时刻tn处于Ei（i=1，2，…，N），如果系统在时刻tn处于Ei而在时刻tn+1转移到Ej的概率只与Ei有关而与tn以前处的状态无关，则此概率可表示为：

Pij=P（Ei→Ej）=P（ xn+1 =j∣xn =i）

并称为一步转移概率。

0≤ Pij ≤1

∑ Pij =1

所有Pij构成的灶察矩阵为（矩阵图，略）：

预测模型：

设系统有N个状态Ei（i=1，2，…，N），用Pi表示系统在k时期处于状态Ei（i=1，2，…，N）的概率，所有概率所构成的向量，称为状态概率向量。

其中： 0≤Pi（k）≤1（i=1，2，…，N）

∑ Pi（k）=1

当k=0时，反映系统在初始时状态概率的分布情况扒庆，称为起始状态概率分布。

由S（k+1）=S（k）P 可得递推关系（矩阵图，略）：

所以，马尔柯夫预测法的步骤应该为：

1、确定系统的状态Ei和S（0）；

2、确定P；

3、进行预测：S（k）=S（0）Pk

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Ⅳ 马尔科夫的马尔可夫分析法

马尔可夫分析法（markov analysis）又称为马尔可夫转移矩阵法，是指在马尔可夫过程的假设前提下，通过分析随机变量的现时变化情况老闷山来预测这些变量未来变化情况的一种预测方法。马尔科夫法实际上已经可以运用到很多经济学之外科学领域。给马尔科夫法一个简单易懂的定义就是一种预测事件发生概率的方法。
1、马尔可夫分析法的涵义
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可夫分析法，也就是运用转移概率矩阵对市场占有率进行市场趋势分析的方法。俄国数学家马尔可夫在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移中，第N次结果只受第N－1次结果影响，只与当前所处状态有关，与其他无关。例如：研究一个商店的累计销售额，如果现在时刻的累计销售额已知，则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一时刻的累计销售额都无关。
在马尔可夫分析中，引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态；状态转移是指客观事物由一种状态转移到另一种状态的概率。
2、马尔可夫分析法的一般步骤为：
1、调查目前的市场占有率情况；
2、调查消费者购买产品时的变动情况；
3、建立数学模型；
4、预测未来市场的占有率。
3、马尔可夫分析模型
实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔可夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型，并用于进行市场趋势分析的方法。
4、马尔可夫分析法的应用
马尔可夫分析法是研究随机事件变化趋势的一种方法。市场商品供应的变化经常受到各种不确定因素的影响而带有随罩迟机性，企业要根据对市场占有率的预测结果采取各种措施争取顾客，如果这种随机性具有无后效性，则用马尔可夫分析法可以对其未来发展趋势进行市场趋势分析，从而采取相应措施提高市场占有率。提高市场占有率一般可采取三种策略：
（1）设法保持原有顾客；
（2）尽量争取其他顾客；
（3）既要保持原有顾客又要争取新的顾客。
第三种策略是前两种策略的综合运用，其效果比单独使用一种策略要好，但其所需费用较高。如果接近于平稳状态时，一般不必花费竞争费用，所以既要注意市场平稳状态的分析，又要注意市场占有率的长期趋势的分析。
争取顾客、提高市场占有率的策略和措施一般有：
（1）扩大宣传。主要采取广告方式，通过大众媒体向公众宣传商品特征和顾客所能得到的利益，激起消费者的注意和兴趣。
（2）扩大销售。除联系现有顾客外，积极地寻找潜在顾客，开拓市场。如向顾客提供必要的服务等。
（3）改进包装。便于顾客携带，增加商品种类、规格、花色，便于顾客挑选，激发顾客购买兴趣。
（4）开展促销活动。如展销、分期付款等。
（5）调整经营策略。根据市场变化，针对现有情况调整销售策略，如批量优待、调整价格、市场渗透、提高产品性能、扩大产品用途、降低产品成本等，以保持市场占有率和扩大市场占有率。
人力资源方面的应用
在应用到人力资源管理方面时，马尔可夫分析法是组织内部人力资源供给预测的一种方法，这种方法用于具有相等时间间隔的时刻点上各类人员的分布状况。在具体运用中，假设给定时期内从低一级向上一级或从某一职位转移到另一职位的人数是起始时刻总人数的一个固定比例，即转移率一定，在给定各类人员起始人数、转移率和未来补充人数的条件下，就可以确定出各类人员的未来分布状况，作出人员供给的预测。这种分析方法通常通过流动可能性比例矩阵来进行预侍中测某一岗位上工作的人员流向组织内部另一岗位或离开的可能性。
马尔可夫分析法的适用范围包括：
（1）适用于人员流动比例相对稳定的公司；
（2 ）适用于每一级别员工人数至少有50 人的公司，但人数稍多时也可使用；
（3 ）流向某岗位的人数取决于该岗位空缺的数量。

Ⅵ 马尔可夫分析法的简单概述

马尔世罩可夫分析法（markov
analysis）又称为马尔可夫转移矩阵法，是指在马尔可夫过程的假设前提下，通过分析随机变量的现时变化情况来预测这些变量未来变化情况的一种预测方法。
马尔可夫分析起源于俄国数学家安德烈·马尔可夫对成链的试验序列的研究。1907年马尔可夫发现某些随机事件的第n次试验结果常决定于它的前一次（n－1次）试验结果，马尔可夫假定各次转移过程中的转移概率无后效性，用以对物理学中的布朗运动作出数学描述；1923年由美国数学家诺伯特·维纳提出连续轨道的马尔可夫过程的严格数学结构；30－40年代由柯尔莫戈罗夫、费勒、德布林、莱维和杜布等人建立了马尔可夫过程的一般理论，并把时间序列转移概率的链式称为马尔可夫链。马尔可夫分析法已成历厅为市场预测的有效工具，用来预测顾客的购买行为和商品的市场占有率等，同时也应用在企业的人力资源管肢返隐理上。