2023 Autor: Sydney Gimson | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-05-20 16:56
Eine Markov-Kette ist ein mathematisches System, das Übergänge von einem Zustand in einen anderen nach bestimmten Wahrscheinlichkeitsregeln erfährt. Das definierende Merkmal einer Markov-Kette ist, dass, egal wie der Prozess zu seinem gegenwärtigen Zustand gelangt ist, die möglichen zukünftigen Zustände festgelegt sind.
Was ist eine Markov-Kette anhand eines Beispiels erklären?
Der Begriff Markov-Kette bezieht sich auf jedes System, in dem es eine bestimmte Anzahl von Zuständen und gegebene Wahrscheinlichkeiten gibt, dass das System von einem beliebigen Zustand in einen anderen Zustand übergeht. … Die Wahrscheinlichkeiten für unser System könnten sein: Wenn es heute regnet (R), dann gibt es eine 40-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass es morgen regnet, und eine 60-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass es nicht regnet.
Was ist eine Markov-Kette für Dummies?
Eine Markov-Kette - auch diskrete Zeit-Markov-Kette genannt - ist ein stochastischer Prozess, der als mathematische Methode fungiert, um eine Reihe von zufällig generierten Variablen zu verketten, die den gegenwärtigen Zustand darstellen um zu modellieren, wie sich Änderungen in diesen gegenwärtigen Zustandsvariablen auf zukünftige Zustände auswirken.
Wie werden Markov-Ketten berechnet?
Definition. Die Markov-Kette X(t) ist zeithomogen, falls P(Xn+1=j|Xn=i)=P(X1=j|X0=i), d.h. die Übergangswahrscheinlichkeiten hängen nicht von der Zeit n ab. Wenn dies der Fall ist, schreiben wir pij=P(X1=j|X0=i) für die Wahrscheinlichkeit, in einem Schritt von i nach j zu gehen, und P=(pij) für die Übergangsmatrix.
Markov-Ketten klar erklärt! Teil - 1
Markov Chains Clearly Explained! Part - 1
