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市场调查与预测;
第十章马尔科夫预测方法
;
10.1马尔柯夫预测方法概述
;
10.1.1状态
;
10.1.2状态转移概率
;;;2024/9/11;状态转移概率矩阵完全描述了所研究对象的变化过程。
若系统在时刻t0处于状态i,经过n步转移,在时刻tn处于状态j。那么,对这种转移的可能性的数量描述称为n步转移概率。记为:
并且:
则称P(n)为n步转移概率矩阵。
特别是当n=2时,Pij(2)为二步转移概率,P(2)为二步转移概率矩阵。
;2024/9/11;2024/9/11;2024/9/11;10.2马尔柯夫预测方法
;
10.2.1马尔柯夫链预测法
;2024/9/11;10.2.2市场占有率预测
;;标准概率矩阵有以下性质:
若P是标准概率矩阵,则必存在非零行向量,
使得,称为P的平衡向量
标准概率矩阵的这一性质很有实用价值。因为在市场占有率预测中,用户转移概率矩阵恰好是标准概率矩阵,当P稳定不变时通过多步转移后,市场占有率将达到平衡状态。此时,各厂的用户占有率不再发生变化。α表示终极用户占有率。
;
10.2.3期望利润预测
;2024/9/11;10.3马尔柯夫预测方法的实际应用;2024/9/11;2024/9/11;2024/9/11;2024/9/11;2024/9/11;2024/9/11;2024/9/11;2024/9/11;2024/9/11;2024/9/11
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