馬爾可夫鏈的應(yīng)用計(jì)算過程？首先輸入他想要計(jì)算的內(nèi)容，然后輸入相應(yīng)的表格。輸入完成后直接看結(jié)果就行了。spss如何進(jìn)行馬爾可夫分析？pss通過數(shù)據(jù)日志進(jìn)行馬爾可夫分析。馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)時(shí)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣如

馬爾可夫鏈的應(yīng)用計(jì)算過程？

首先輸入他想要計(jì)算的內(nèi)容，然后輸入相應(yīng)的表格。輸入完成后直接看結(jié)果就行了。

spss如何進(jìn)行馬爾可夫分析？

pss通過數(shù)據(jù)日志進(jìn)行馬爾可夫分析。

馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)時(shí)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣如何求？

S是非吸收躍遷概率矩陣I是單位矩陣。首先問q = [I-s]-1(問矩陣的逆，如果可以 t你可以自己輔導(dǎo)母體的知識(shí)?；蛘哕浖?jì)算)Qij是從I態(tài)轉(zhuǎn)移到吸收態(tài)之前達(dá)到j(luò)態(tài)的預(yù)期次數(shù)。

這里的

馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移矩陣的計(jì)算？

是基于隨機(jī)過程的馬爾可夫鏈中的極限分布定理。

設(shè)這里的均衡概率向量為X=(X1，X2，X3)，已知轉(zhuǎn)移概率矩陣為:

P=00.80.2

00.60.4

1.000

然后根據(jù)馬爾可夫鏈的極限分布定理，XP=X，即:

(X1，X2，X3)*(00.80.2

00.60.4

1.000)

=(X1，X2，X3)

使用矩陣乘法，上述公式相當(dāng)于三個(gè)等式:

X3=X1

0.8X1 0.6X2=X2

0.2X1 0.4X2=X3

只有上面三個(gè)方程可以解:X3=X1，X2=2X1。

此外，加上均衡概率向量X的歸一化，即X1 X2 X3=1。

最后我們可以得到:X1=0.25，X2=0.5，X3=0.25。

如果你不 我不明白，再問一遍。祝你好運(yùn)！

什么是馬爾科夫分析法？

馬爾可夫分析法，又稱馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣法，是在馬爾可夫過程的假設(shè)下，通過分析隨機(jī)變量的當(dāng)前變化來預(yù)測(cè)其未來變化的一種預(yù)測(cè)方法。馬爾科夫是俄羅斯數(shù)學(xué)家。20世紀(jì)初，他發(fā)現(xiàn)一個(gè)系統(tǒng)的某些因素處于躍遷中，第n個(gè)結(jié)果只受第n個(gè)結(jié)果的影響，即只與當(dāng)前狀態(tài)有關(guān)，與前一個(gè)狀態(tài)無關(guān)。例如，研究商店的累計(jì)銷售額。如果已知當(dāng)前時(shí)刻的累計(jì)銷售額，則未來某一時(shí)刻的累計(jì)銷售額與當(dāng)前時(shí)刻之前任何時(shí)刻的累計(jì)銷售額無關(guān)。

在馬爾可夫分析中引入了狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概念。所謂狀態(tài)是指客觀事物可能出現(xiàn)或存在的狀態(tài)，狀態(tài)轉(zhuǎn)移是指客觀事物從一種狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一種狀態(tài)的概率。

如果系統(tǒng)的未來情況僅取決于其當(dāng)前情況，那么可以使用馬爾可夫分析。馬爾可夫分析是一種定量分析技術(shù)，可以是不連續(xù)的(利用狀態(tài)之間的變化概率)，也可以是連續(xù)的(利用各狀態(tài)的變化率)。

(1)適用范圍

它適用于復(fù)雜系統(tǒng)中不確定事件及其狀態(tài)變化的定量分析。

(2)主要優(yōu)點(diǎn)和局限性

1.主要優(yōu)勢(shì):

可以計(jì)算具有維護(hù)能力和多個(gè)降級(jí)狀態(tài)的系統(tǒng)的概率。

2.局限性:

(1)無論是過失還是維護(hù)假設(shè)狀態(tài)改變的概率是固定的。

(2)所有的物質(zhì)都是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的，所以未來狀態(tài)獨(dú)立于所有的過去狀態(tài)，除非兩個(gè)狀態(tài)緊密相連。

(3)我們需要知道狀態(tài)變化的各種概率。

(4)關(guān)于矩陣運(yùn)算的知識(shí)比較復(fù)雜，非專業(yè)人士很難理解。