马尔科夫原理（马尔可夫过程理论）

马克夫分析法什么意思

马克夫分析法也叫做马尔可夫分析法（内部供给分析的定性方法），英语Markov analysis 。

马尔科夫分析法的原理是：一个系统的某些因素在转移中，第n次结果只受第n-1的结果影响，只与当前所处状态有关，与其他无关。

其基本模型是：X(k+1)=X(k)times；

马尔科夫分析法的一般步骤为：

①调查目前的公司人员占有情况；

②调查求职者寻求工作的变动情况；

③建立数学模型；

④预测未来人才需求量。

运用此方法的最关键在于建立适合企业的人力资源数学模型，关键要素在于公司薪酬在同行业内竞争力，公司知名度及求职者关心的用人单位其他条件。

基本上在企业中很少做到精确计算需求，只能在现有人力基础上，根据公司战略，做适度增幅。因为其数学模型不好建立，而且概率P也只是相对稳定，所以一般在工作中比较少用。到。

马尔可夫决策法的文献怎么写

马尔科夫决策过程(MarkovDecisionProcess)是一个由4个元素组成的元祖组成。

很容易定义状态函数为折扣奖励的累计期望，折扣比例。

马尔可夫决策法是指用马尔可夫转移矩阵进行决策的方法，属于概率型决策技术。马尔可夫决策法的基本原理是：决策者在近期内不能确知某一自然状态出现的概率，但知道各自然状态之间概率分布变化即转移矩阵时，可以根据转移矩阵求出未来环境各自然状态出现的稳定概率，再利用期望值决策法或确定型决策技术选取*方案。

其决策步骤如下：(1)设想未来环境可能出现的自然状态，并求出自然状态间的正规转移矩阵P。(2)利用马尔可夫正规转移矩阵的性质，求出各自然状态出现的稳定概率。(3)设计行动方案。(4)根据行动方案的收益期望值大小选取*方案。

加权马尔科夫链是什么原理？

由于每个时段的股票价格序列是一列相依的随机变量，各阶自相关系数刻画了各种滞时(各个时段)的股票价格之间的相关关系的强弱。因此，可考虑先分别依其前面若干时段的股票价格(对应的状态)对该时间段股票价格的状态进行预测，然后，按前面各时段与该时段相依关系的强弱加权求和来进行预测和综合分析，即可以达到充分、合理地利用历史数据进行预测的目的，而且经这样分析之后确定的投资策略也应该是更加合理的。这就是加权马尔可夫链预测的基本思想。

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