Analisi di Markov

DEFINIZIONE di Markov Analysis

Markov Analysis è un metodo utilizzato per prevedere il valore di una variabile il cui valore futuro è influenzato solo dalla sua posizione o stato attuale, non da alcuna attività precedente che ha portato la variabile alla sua posizione o stato attuale. In sostanza, prevede l'attività di una variabile casuale basata esclusivamente sulle circostanze attuali che circondano la variabile casuale.

La tecnica prende il nome dal matematico russo Andrei Andreyevich Markov, che ha aperto la strada allo studio dei processi stocastici, che sono processi che comportano l'operazione del caso. Per prima cosa ha usato il processo per prevedere il comportamento delle particelle di gas intrappolate in un contenitore chiuso. Il processo di analisi di Markov è un metodo per prevedere variabili casuali ed è spesso usato per prevedere comportamenti e decisioni all'interno di grandi gruppi di persone.

RIPARTIZIONE Analisi di Markov

Il processo di analisi di Markov prevede la definizione della probabilità di un'azione futura dato lo stato corrente di una variabile. Una volta definite le probabilità di azioni future in ogni stato, è possibile tracciare un albero decisionale e calcolare la probabilità di un risultato dato lo stato corrente di una variabile. Markov Analysis ha diverse applicazioni nel mondo degli affari. Viene spesso utilizzato per prevedere il numero di pezzi difettosi che verranno fuori da una linea di assemblaggio dato lo stato operativo delle macchine sulla linea.

Può anche essere utilizzato per prevedere la percentuale di crediti di una società che diventerà crediti inesigibili. Alcuni metodi di previsione dei prezzi delle azioni e delle opzioni includono anche Markov Analysis. Infine, le aziende spesso lo usano per prevedere la fedeltà alla marca futura dei clienti attuali e il risultato di queste decisioni dei consumatori sulla quota di mercato di un'azienda.

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