什么是馬爾科夫鏈？

馬爾可夫鏈，因安德烈?馬爾可夫（A.A.Markov，1856－1922）得名，是數(shù)學中具有馬爾可夫性質(zhì)的離散時間隨機過程。該過程中，在給定當前知識或信息的情況下，過去（即當期以前的歷史狀態(tài)）對于預測將來（即當期以后的未來狀態(tài)）是無關(guān)的。 原理簡介 馬爾可夫鏈是隨機變量X_1,X_2,X_3...的一個數(shù)列。這些變量的范圍，即他們所有可能取值的集合，被稱為“狀態(tài)空間”，而X_n的值則是在時間n的狀態(tài)。如果X_{n+1}對于過去狀態(tài)的條件概率分布僅是X_n的一個函數(shù)，則 P(X_{n+1}=x|X_0, X_1, X_2, \ldots, X_n) = P(X_{n+1}=x|X_n). 這里x

加權(quán)馬爾科夫鏈是什么原理？

由于每個時段的股票價格序列是一列相依的隨機變量，各階自相關(guān)系數(shù)刻畫了各種滯時(各個時段)的股票價格之間的相關(guān)關(guān)系的強弱。因此，可考慮先分別依其前面若干時段的股票價格(對應的狀態(tài))對該時間段股票價格的狀態(tài)進行預測，然后，按前面各時段與該時段相依關(guān)系的強弱加權(quán)求和來進行預測和綜合分析，即可以達到充分、合理地利用歷史數(shù)據(jù)進行預測的目的，而且經(jīng)這樣分析之后確定的投資策略也應該是更加合理的。這就是加權(quán)馬爾可夫鏈預測的基本思想。

什么是馬爾科夫性

編輯本段馬爾科夫預測 1.1.基本概念 1.1.1 隨機變量 、 隨機函數(shù)與隨機過程 一變量x，能隨機地取數(shù)據(jù)（但不能準確地預言它取何值），而對于每一個數(shù)值或某一個范圍內(nèi)的值有一定的概率，那么稱x為隨機變量。 假定隨機變量的可能值xi發(fā)生概率為Pi，即P(x = xi) = Pi，對于xi的所有n個可能值，有離散型隨機變量分布列： ∑Pi = 1 對于連續(xù)型隨機變量，有 ∫P(x)dx = 1 在試驗過程中，隨機變量可能隨某一參數(shù)（不一定是時間）的變化而變化. 如測量大氣中空氣溫度變化x = x(h),隨高度變化。這種隨參變量而變化的隨機變量稱為隨機函數(shù)。而以時間t作參變量的隨機函數(shù)稱為隨機過

計量地理學常用的模擬預測方法有哪些

1,投入-產(chǎn)出模型。 2,線性規(guī)劃模型。 3,整數(shù)規(guī)劃。又稱分配問題模型。 4,混合規(guī)劃。 5,非線性規(guī)劃模型。 6,多目標模型，即目標函數(shù)有一個以上時的數(shù)學規(guī)劃模型。 7,網(wǎng)絡分析。 8,馬爾可夫鏈模型。 9，控制論模型。 10，大系統(tǒng)理論與方法。 11，系統(tǒng)動力學模型。 12，其他方法與模型。

如何計算傳染病預測值

如何有效的預測傳染病發(fā)病率一直以來是傳染病預防和控制工作的熱點。由于傳染病發(fā)病率受到許多不確定性因素的影響，因此可將其看作一個處于動態(tài)變化之中的灰色系統(tǒng)，采用灰色模型進行預測〔1，2〕。然而灰色模型GM(1,1)的解是指數(shù)曲線，對隨機性、波動性較大的數(shù)據(jù)擬合較差，因而預測精度降低。馬爾可夫預測基于馬爾可夫過程的理論，描述的是一個隨機時間序列的動態(tài)變化過程，適合于隨機波動性較大的預測問題,這一點正好可以彌補灰色預測的缺陷〔3〕。因此將灰色模型和馬爾可夫模型進行組合，利用組合模型對傳染病發(fā)病率進行預測可以提高單一模型預測的精確度。 1 灰色馬爾可夫模型的基本思想 1.1 灰色預測模型GM（1,1