Markovprozesse

(Markovmodelle, Markovkette): Ein stochastischer Prozess, der dadurch charakterisiert ist, dass die Wahrscheinlichkeit eines Zustands durch die Wahrscheinlichkeit des vorangegangenen Zustands bestimmt wird. Dadurch ist der Gesamtprozess durch die Ausgangswahrscheinlichkeiten und die Übergangswahrscheinlichkeiten aller Zustände definiert. Ein Sonderfall des Markovprozesses ist die Markovkette mit abzählbarem Zustandsraum oder diskreter Zeit und beliebigem Zustandsraum. Es handelt sich um eine Folge von Zufallsvariablen, die eine abzählbare Menge von Zuständen annehmen können. Die Verteilung der n-ten Variablen hängt allein von der (n - 1)-ten Variablen ab, so dass sich das Ergebnis des n-ten Zustands allein aus der Übergangswahrscheinlichkeit ergibt.
Markovprozesse werden zur Beschreibung einer Vielzahl von Prozessen verwendet, in denen die Übergänge zu einem bestimmten Zustand von dem vorangehenden Zustand abhängig sind, also z.B. bei Prognosen von - Marktanteilen oder der Budgetplanung.

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