马尔柯夫分析

通过分析几种变量现时运动的情况来预计这些量未来运动情况的一种方法。起源于俄国数学家马尔柯夫(A·A·Markov)对连成链的试验序列的研究。其假设前提是，在现在情况已知道时，以后的一切统计特性就与过去的情况无关。这是一种常见的重要的随机过程，应用十分广泛。在市场研究上，能预测顾客的行为，决定商品牌号的更替，确定合适的市场对策；在生产中，确定劳动力的需求、生产新产品，引进新技术等；也可用于进行城市规划、流域规划等。