Análise de Markov
A Análise de Markov é um método usado para prever o valor de uma variável cujo valor futuro é influenciado apenas por sua posição ou estado atual, não por qualquer atividade anterior que levou a variável a sua posição ou estado atual. Em essência, ele prevê a atividade de uma variável aleatória com base apenas nas circunstâncias atuais que cercam a variável aleatória.
A técnica recebeu o nome do matemático russo Andrei Andreyevich Markov, pioneiro no estudo de processos estocásticos, que envolvem a operação do acaso. Ele primeiro usou o processo para prever o comportamento de partículas de gás presas em um recipiente fechado. O processo de análise de Markov é um método para prever variáveis aleatórias e é frequentemente usado para prever comportamentos e decisões em grandes grupos de pessoas.
Análise de Markov
O processo de análise de Markov envolve a definição da probabilidade de uma ação futura, dado o estado atual de uma variável. Uma vez definidas as probabilidades de ações futuras em cada estado, uma árvore de decisão pode ser desenhada e a probabilidade de um resultado pode ser calculada dado o estado atual de uma variável. A Markov Analysis possui várias aplicações no mundo dos negócios. É frequentemente usado para prever o número de peças defeituosas que sairão de uma linha de montagem, dado o status operacional das máquinas na linha.
Também pode ser usado para prever a proporção das contas a receber de uma empresa que se tornarão dívidas incobráveis. Certos métodos de previsão de preço de ações e preços de opções também incorporam a Análise de Markov. Por fim, as empresas costumam usá-lo para prever a lealdade futura da marca aos clientes atuais e o resultado dessas decisões dos consumidores sobre a participação de mercado da empresa.
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