Analyse de Markov

DÉFINITION de l'analyse de Markov

L'analyse de Markov est une méthode utilisée pour prévoir la valeur d'une variable dont la valeur future n'est influencée que par sa position ou son état actuel, et non par une activité antérieure ayant conduit la variable à sa position ou son état actuel. Essentiellement, il prévoit l'activité d'une variable aléatoire en se basant uniquement sur les circonstances actuelles entourant la variable aléatoire.

La technique porte le nom du mathématicien russe Andrei Andreyevich Markov, pionnier de l’étude des processus stochastiques, processus qui impliquent l’opération du hasard. Il a d'abord utilisé le processus pour prédire le comportement de particules de gaz piégées dans un conteneur fermé. Le processus d'analyse de Markov est une méthode de prévision de variables aléatoires. Il est souvent utilisé pour prédire les comportements et les décisions au sein de grands groupes de personnes.

BRISER Analyse de Markov

Le processus d'analyse de Markov implique la définition de la probabilité d'une action future en fonction de l'état actuel d'une variable. Une fois que les probabilités d'actions futures à chaque état sont définies, un arbre de décision peut être établi et la probabilité d'un résultat peut être calculée en fonction de l'état actuel d'une variable. L'analyse de Markov a de nombreuses applications dans le monde des affaires. Il est souvent utilisé pour prédire le nombre de pièces défectueuses qui sortiront d'une chaîne de montage en fonction de l'état de fonctionnement des machines sur la chaîne.

Il peut également être utilisé pour prédire la proportion des comptes clients d’une entreprise qui deviendra une créance irrécouvrable. Certaines méthodes de prévision du prix des actions et des options incluent également l'analyse de Markov. Enfin, les entreprises l'utilisent souvent pour prévoir la fidélité future de leurs clients à la marque et le résultat de ces décisions de consommation sur la part de marché de l'entreprise.

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