Análisis de Markov

DEFINICIÓN del análisis de Markov

El análisis de Markov es un método utilizado para pronosticar el valor de una variable cuyo valor futuro está influenciado solo por su posición o estado actual, no por cualquier actividad previa que haya llevado a la variable a su posición o estado actual. En esencia, pronostica la actividad de una variable aleatoria basada únicamente en las circunstancias actuales que rodean la variable aleatoria.

La técnica lleva el nombre del matemático ruso Andrei Andreyevich Markov, quien fue pionero en el estudio de los procesos estocásticos, que son procesos que implican la operación del azar. Primero utilizó el proceso para predecir el comportamiento de las partículas de gas atrapadas en un contenedor cerrado. El proceso de análisis de Markov es un método para pronosticar variables aleatorias, y a menudo se usa para predecir comportamientos y decisiones dentro de grandes grupos de personas.

DESGLOSE Análisis de Markov

El proceso de análisis de Markov implica definir la probabilidad de una acción futura dado el estado actual de una variable. Una vez que se definen las probabilidades de acciones futuras en cada estado, se puede dibujar un árbol de decisión y se puede calcular la probabilidad de un resultado dado el estado actual de una variable. El análisis de Markov tiene una serie de aplicaciones en el mundo de los negocios. A menudo se usa para predecir la cantidad de piezas defectuosas que saldrán de una línea de ensamblaje dado el estado operativo de las máquinas en la línea.

También se puede usar para predecir la proporción de cuentas por cobrar de una empresa que se convertirán en deudas incobrables. Ciertos métodos de previsión de precios de acciones y opciones también incorporan el análisis de Markov. Por último, las empresas a menudo lo usan para pronosticar la lealtad de marca futura de los clientes actuales y el resultado de estas decisiones de los consumidores sobre la participación de mercado de una empresa.

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