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文档简介

1、平稳分布与马尔可夫型决策的长期准则,马尔可夫链预测方法的最简单类型是预测下一期最可能出现的状态。可按以下步骤来完成。 第一步，划分预测对象所出现的状态。 从预测目的出发，并考虑决策者的需要来划分现象所处的状态。 第二步，计算初始概率。 在实际问题中，分析历史资料所得的状态概率称为初始概率。 第三步，计算状态转移概率,第四步，根据转移概率进行预测 由状态转移概率矩阵 P 。如果目前预测对象处于状态Ei，这时 Pij 就描述了目前状态 Ei 在未来将转向状态 Ej（j =1，2，N）的可能性。按最大可能性作为选择的原则，我们选择（Pj1，Pj2， PjN ）中最大者为我们的预测结果。,例12-6：

2、某商店在最近20个月的商品销售量统计记录如下：,试预测第 21 期商品销售量。,解： 1、划分状态。 按盈利状况为标准选取 （1）销售量60千件 属于滞销 （2） 60千件销售量100千件 属于一般 （3）销售量100千件 属于畅销,2、计算初始概率 Pi 。 为了使问题更为直观，绘制销售量散点图，并画出状态分界线。 由图可算出处于 滞销状态的有 M1= 7 一般状态的有 M2= 5 畅销状态的有 M3= 8,3、计算初始转移概率矩阵 。 计算状态转移概率时，最后一个数据不参加计算，因为它究竟转到哪个状态尚不清楚。 M11= 3， M12= 4， M13= 0， M21= 1， M22= 1， M23= 3， M31= 2， M32= 0， M33= 5 从而： P11= 3/7， P12= 4/7， P13= 0/7， P21= 1/5， P22= 1/5， P23= 3/5， P31= 2/7， P32= 0/7， P33= 5/7,4、预测第21月的销售情况 。 由于第20月的销售情况属于畅销状态，而经由一次在转移到达三种状态的概率是： P31= 2/7， P32= 0/7， P33= 5/7 所以： P33 P32 P31 因此

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