高斯马尔科夫经典假设的内容是什么？1、Assumption MLR.1（linear in parameters)：假设一要求所有的母集团参数为常数，用来保证模型为线性关系。即如果母集团方程为y=a+b1。
求助啊，谁能告诉我马尔科夫性质到底是什么？最好讲的详细一点，谢谢，太感谢了！ 马尔可夫链，因安德烈？马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态）是无关的。原理简介马尔可夫链是随机变量X_1，X_2，X_3.的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而X_n的值则是在时间n的状态。如果X_{n+1}对于过去状态的条件概率分布仅是X_n的一个函数，则 P(X_{n+1}=x|X_0，X_1，X_2，\\ldots，X_n)=P(X_{n+1}=x|X_n).这里x为过程中的某个状态。上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质。
什么是马尔科夫模型？详细的介绍。。。。 1、实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种。
马尔可夫模型是什么？或者在什么书里能查到相关介绍？注意不是隐马尔可夫模型。 1.马尔可夫模型简介马尔可夫模型用来预测具有相等间隔时点的各类人员的人数。马尔可夫模型假定：预测期间，人员类别划分是固定的；给定时期内低级人员向高一级转移的比率是固定的，这个比率称之为转移概率。一旦各类的人数、转移概率和补充人数给定，则未来人力资源分布就可以预测。1)马尔可夫模型若每年在第一类人中补充80名人员，组织实际人力资源分布如下表：据（1）式可预测出组织人力资源分布如下表：注：F：补充人数；S：留下人数；T：总人数马尔可夫模型本质上是一种稳态的随机过程，其基本的假设是：在给定时期内i类向j类的转移仅与起始阶段i类的总人数有关，而与以前的变化无关。2)稳态分布马尔可夫模型可通过区别各类人员来预测人员的分布，人员分布是人员流失、晋级及补充政策的结果。当补充人数是定常的，则可算出稳态分布，若补充、晋升和流失都是定常的，则稳态分布就是各类人数的长期预测值。稳态分布值提供了长期人力资源拥有量预测与长期人力资源需求量预测比较的可能性。用这种方法可以考查在长期计划中是否可采用中期预测的人力资源政策。3)转移概率的确定确定转移概率是使用马尔可夫模型的重要步骤，通常是使用历史数据得到估计值。确定转移概率的。
如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？ 摘自我的博客http：//blog.csdn.net/ppn0290121. 赌场风云(背景介绍)最近一个赌场的老板发现生意不畅，于…
能否用通俗易懂的例子，举例说明究竟什么是马尔可夫链 （本文来自我的微信公众号：红猴子老师，一个工科生快速涨姿势的号）马尔可夫链（Markov Chain）是什么鬼它是随机过程中的一种过程，一个统计模型，到底是哪一种过程呢？好像一两句话也说不清楚，还是先看个例子吧。先说说我们村智商为0的王二狗，人傻不拉几的，见人就傻笑，每天中午12点的标配，仨状态：吃，玩，睡。这就是传说中的状态分布。你想知道他n天后中午12点的状态么？是在吃，还是在玩，还是在睡？这些状态发生的概率分别都是多少？（知道你不想，就假装想知道吧~学习真的好累~）先看个假设，他每个状态的转移都是有概率的，比如今天玩，明天睡的概率是几，今天玩，明天也玩的概率是几几，还是先看个图吧，更直观一些。这个矩阵就是转移概率矩阵P，并且它是保持不变的，就是说第一天到第二天的转移概率矩阵跟第二天到第三天的转移概率矩阵是一样的。（这个叫时齐，不细说了，有兴趣的同学自行）。有了这个矩阵，再加上已知的第一天的状态分布，就可以计算出第N天的状态分布了。S1 是4月1号中午12点的的状态分布矩阵[0.6，0.2，0.2]，里面的数字分别代表吃的概率，玩的概率，睡的概率。那么4月2号的状态分布矩阵 S2=S1*P(俩矩阵相乘)。4月3号的状态。
马尔科夫性质的具体内容是什么？ 简言之：随机过程中某事件的发生只取决与它的上一事件、是「无记忆」过程。
马尔可夫决策过程中为什么需要discount factor ，也就是问为啥时间近的状态影响越大？ 机器学习马尔可夫决策过程 ？ 邀请回答 ？ 添加评论 1 折扣因子（discount factor）在马尔可夫决策过程中作用确实不太好理解，最好在一个简单的实例中去。
什么是马尔科夫转移矩阵法？ 概述马尔可夫分析法（markovanalysis）又称为马尔可夫转移矩阵法，是指在马尔可夫过程的假设前提下，通过分析随机变量的现时变化情况来预测这些变量未来变化情况的一种预测。
什么是马尔科夫性 编辑本段马尔科夫预测1.1.基本概念 1.1.1 随机变量、随机函数与随机过程 一变量x，能随机地取数据（但不能准确地预言它取何值），而对于每一个数值或某一个范围内的值有一定的概率，那么称x为随机变量。假定随机变量的可能值xi发生概率为Pi，即P(x=xi)=Pi，对于xi的所有n个可能值，有离散型随机变量分布列：∑Pi=1 对于连续型随机变量，有∫P(x)dx=1 在试验过程中，随机变量可能随某一参数（不一定是时间）的变化而变化.如测量大气中空气温度变化x=x(h)，随高度变化。这种随参变量而变化的随机变量称为随机函数。而以时间t作参变量的随机函数称为随机过程。也就是说：随机过程是这样一个函数，在每次试验结果中，它以一定的概率取某一个确定的，但预先未知的时间函数。1.1.2 马尔科夫过程 随机过程中，有一类具有“无后效性性质”，即当随机过程在某一时刻to所处的状态已知的条件下，过程在时刻t>；to时所处的状态只和to时刻有关，而与to以前的状态无关，则这种随机过程称为马尔科夫过程。即是：ito为确知，it(t>；to)只与ito有关，这种性质为无后效性，又叫马尔科夫假设。1.1.3 马尔科夫链 时间和状态都是离散的马尔科夫过程称为马尔科夫链。例：蛙跳问题 假定池中有N。
