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设随机过程的时间集合,状态空间 ,即 是时间离散、状态离散的随机过程。若对任意的整数 ,满足。则称为马尔可夫链,简称马氏链。上式称为过程的马尔可夫性或无后效性。
与无关,即转移概率只与出发状态、转移步数、到达状态相关
可以证明:k步转移概率矩阵为一步转移概率矩阵的k次幂。
若存在m为正整数,概率矩阵P的m次幂 的所有元素皆为正,则P称为正规概率矩阵。
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正则概率矩阵的这一性质很有实用价值。因为在市场占有率是达到平稳分布时,顾客(或用户)的流动将对市场占有率不起影响。即各市场主体丧失的顾客(或用户)与争取到的顾客相抵消。
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若马尔科夫链的一步转移概率矩阵P为正规概率矩阵,则马尔可夫链是遍历的。
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如存在概率向量,使得概率矩阵P满足:
则称x为P的固定概率向量(特征向量)。特别地,若x为一状态概率向量, P为状态转移概率矩阵,则称 x 为对应马尔可夫链的一个平稳分布。
若任意的,则称为稳态分布。
设存在稳态分布,则由于下式恒成立:,令就得
- 若随机过程某时刻的状态概率向量为平稳分布,则称过程处于平衡状态。 一旦过程处于平衡状态,将永远处于平衡状态。
- 对于有限状态的马尔可夫链,平稳分布必定存在。特别地,当状态转移矩阵为正规概率矩阵时,平稳分布唯一。
例:某地区有甲、乙、丙三家药厂生产板蓝根,有1600个用户,假定在研究期间无新用户加入也无老用户退出,只有用户的转移。已知 8月份有480 户是甲厂的顾客;320 户是乙厂的顾客;800户是丙厂的顾客。9 月份,甲厂的顾客有 48 户转
乙厂,96户转丙厂;乙厂的顾客有32户转甲厂,64户转丙厂;丙厂有的顾客有 64户转甲厂,32户转乙厂。假设顾客保持相同的流转,请预测
(1)这三家药厂在10月和11月的顾客人数,
(2)稳态时市场的占有率。
从-到 | 甲 | 乙 | 丙 | 合计 |
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甲 | 336 | 48 | 96 | 480 |
乙 | 32 | 224 | 64 | 320 |
并丙 | 224 | 32 | 704 | 800 |
合计 | 432 | 304 | 864 | 1600 |
状态转移概率矩阵:
9月份的状态向量为(432,304,864),由
可预测,10月份,甲、乙、丙三家的顾客数分别为(402,291,908)。
同理,
可预测,11月份,甲、乙、丙三厂的顾客数分别为383、280、937。
由
求得稳态分布:
所以三家药厂在均衡时的市场占有率分别是:甲22%,乙16%,丙62%。
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