马尔科夫预测

马尔科夫预测Tag内容描述：<p>1、马尔可夫预测方法是根据俄国数学家马尔可夫 (Markov) 的随机过程理论提出来的，它主要是通过研究系统对象的状态转移概率来进行预测的。,7.7 马尔可夫预测,一变量x，能随机地取数据（但不能准确地预言它取何值），而对于每一个数值或某一个范围内的值有一定的概率，那么称x为随机变量。 假定随机变量的可能值xi发生概率为Pi 即P(x = xi) = Pi 对于xi的所有n个可能值，有离散型随机变量分布列： Pi = 1 对于连续型随机变量，有 P(x)dx = 1,一 随机变量,1、状态：系统在某时刻出现的某种结果。 常用Ei表示（i=1，2，N）。 2、状态变量Xt=i：。</p><p>2、马尔柯夫预测法是应用随机过程中马尔柯夫链的理论和方法研究分析有关经济现象变化规律并籍此对未来进行预测的一种方法。 在经济现象中存在一种“无后效性”。即“系统在每一时刻的状态仅仅取决于前一时刻的状态，而与其过去的历史无关。”,第8章 马尔柯夫预测法,第8.1 马尔柯夫链简介,1. 马尔柯夫链简介 所谓马尔柯夫链，就是一种随机时间序列，它在将来取什么值只与它现在的取值有关，而与它过去取什么值的历史情况无关，即无后效性。具备这个性质的离散性随机过程，称为马尔柯夫链。,第8.1 马尔柯夫链简介,2. 状态转移概率,第8.1 马尔柯。</p><p>3、第三节 马尔柯夫链预测,马尔柯夫(Markov)是俄国数学家。 马尔可夫法和博克斯一詹金斯法都是随机时间序列分析法。,马尔柯夫链预测,马尔柯夫链预测是利用某一系统的现状及其发展动向去预测该系统未来状况的一种分析方法和技术。 对于一个系统，在由一种状态转换至另一种状态的转换过程中，存在着转移概率，这种转移概率可以依据其紧接的前一种状态推算出来，而与该系统的原始状态和此次转移以前的有限次或无限次转移无关。 系统的这种由一种状态至另一种状态的转移过程为马尔柯夫过程，其整体转移过程称为马尔柯夫链。,马尔柯夫链预测,对于。</p><p>4、管理系统工程 第11讲 系统预测技术（3）,作者：张成科 广东工业大学经济贸易学院 zhangckgdut.edu.cn,经济贸易学院 SCHOOL OF ECONOMICS AND COMMERCE,系统预测技术（之三）,经济管理学院 School of Economics and Management,管理系统工程（第11讲）,三、马尔可夫预测 马尔可夫法：利用概率论中的条件概率等理论和方法研究事物状态转移的理论和方法。 马尔可夫预测法：是将时间序列看作一个随机过程（称为马尔可夫链），通过对事物不同状态的初始概率和状态之间转移概率的研究，预测事物未来状况的一种预测方法， 可应用领域：市场占有率。</p><p>5、4.6 马尔可夫预测,2,1、Markov过程 状态与状态转换 若对研究对象考虑一系列随机试验，其中每次试验的结果如果出现在有限个两两互斥的事件集 E=E1,E2,En 中，且仅出现其中一个，则称事件EiE为系统的状态。若事件Ei出现，则称系统处在状态Ei。 状态是研究对象随机试验样本空间的一个划分，系统可能在不同状态之间相互转换。,一、Markov预测原理,3,一、Markov预测原理,Markov过程 现实中有这样一类随机过程，在系统状态转移过程中，系统将来的状态只与现在的状态有关，而与过去的状态无关。这种性质叫做无后效性，符合这种性质的状态转移过程。</p><p>6、补充 马尔可夫预测方法,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，说明被预测的事件在预测期内出现每一种结果的可能性程度。这就是关于事件发生的概率预测。 马尔可夫（Markov)预测法，就是一种关于事件发生的概率预测方法。它是根据事件的目前状况来预测其将来各个时刻（或时期)变动状况的一种预测方法。马尔可夫预测法是地理预测研究中重要的预测方法之一。,一、几个基本概念,（一)状态、状态转移过程与马尔可夫过程 1.状态 在马尔可夫预测中，“状态”是一个重要的术语。所谓状态。</p><p>7、马尔柯夫预测,马尔柯夫（A.A Markov）预测法是应用概率论中马尔柯夫链的理论和方法来研究随机事件变化并借此分析预测未来变化趋势的一种方法。 马尔柯夫链的基本理论 基于马尔柯夫链基本理论的状态预测、 市场占有率预测和人力资源结构预测方法。,5.1 基本概念,马尔柯夫（A.A Markov 俄国数学家）。 20世纪初，他在研究中发现自然界中有一类事物的变化过程仅与事物的近期状况有关，而与事物的过去状态无关。 例：设备维修和更新、人才结构变化、资金流向、市场需求变化等许多经济行为都可用这一类过程来描述或近似。 所谓马尔柯夫链，就是。</p><p>8、l e c t u r e,FORECASTING METHODS FOR MANAGEMENT,管理预测方法,主讲：上海财经大学 邵建利博士,l e c t u r e,马尔柯夫预测法,8,MARKOV PREDICTION METHOD,马尔柯夫预测法是应用随机过程中马尔柯夫链的理论和方法研究分析有关经济现象变化规律并籍此对未来进行预测的一种方法。 在经济现象中存在一种“无后效性”。 即:“系统在每一时刻的状态仅仅取决于前一时刻的状态，而与其过去的历史无关。”,马尔柯夫预测法是应用随机过程中马尔柯夫链的理论和方法研究分析有关经济现象变化规律并籍此对未来进行预测的一种方法。 在经济现象中存。</p><p>9、33. 马尔可夫预测 马尔可夫预测，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。 马尔可夫预测法的基本要求是状态转移概率矩阵必须。</p><p>10、案例九 马尔科夫预测 一、 市场占有率的预测重点 例1：在北京地区销售鲜牛奶主要由三个厂家提供。分别用1，2，3表示。去年12月份对2000名消费者进行调查。购买厂家1，2和3产品的消费者分别为800，600和600。同时得。</p><p>11、马尔可夫预测算法 综述 马尔可夫预测法以系统状态转移图为分析对象 对服从给定状态转移率 系统的离散稳定状态或连续时间变化状态进行分析马尔可夫预测技术是应用马尔可夫链的基本原理和方法研究分析时间序列的变化规律 并预测其未来变化趋势的一种技术 方法由来 马尔可夫是俄国的一位著名数学家 1856 1922 20世纪初 他在研究中发现自然界中有一类事物的变化过程仅与事物的近期状况有关 而与事物的过去状态无。</p><p>12、马氏链模型 讲授林乐义 一 随机过程 马氏链定义二 马氏链模型1 健康与疾病2 钢琴销售的存贮策略3 常染色体遗传模型4 等级结构三 练习 随机过程研究随机现象变化过程的概率规律性的学科 定义1 设是一族随机变量 T是一个实数集合 若对任意实数 是一个随机变量 则称为随机过程 T为参数集合 参数t可以看作时间 的每一个可能取值所构成的集合称为状态空间 记为E 当参数T为非负整数集时 随机过程又称为。</p><p>13、第七章Markov分析，本章介绍了Markov决策的一些重要概念，以及如何对市场份额、预期收益等使用状态迁移矩阵进行预测决策。第一节Markov确定过程，第一，Markov确定1，概念：事件的第n个测试根据第n-1个测试的结果确定，在向第n个结果的迁移过程中存在迁移概率，通过此迁移概率，第n个测试结果可以根据第n-1个结果计算。这一系列传输过程的全部称为马尔可夫链过程。应用马尔可夫链和概率矩阵的。</p><p>14、33. 马尔可夫预测马尔可夫预测，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。马尔可夫预测法的基本要求是状态转移概率矩阵必须具有一定的稳定性。因此，必须具有足够的统计数据，才能保证预测的精度与准确性。换句话说，马尔可夫预测模型必须建立在大量的统计数据的基础之上。（一）经典马尔可夫模型一、几个概念。</p><p>15、第9章马尔可夫预测方法,9.1马尔可夫链基本理论,9.2.1市场占有率预测,9.2案例分析,9.2.2股票价格走势预测,9.2.3加权马氏链法预测证券指数走势,9.2.4期望利润预测,9.1.1马尔可夫链基本概念,（1）马尔可夫链,首页,9.1马尔可夫链基本理论,注:,而与以前的状态,(2)一步转移概率,马氏链在时刻n处于状态i的条件下，到时刻n+1转移到状态j的条件概率，,即,称为在。</p>