一、用法,用来干什么，什么时候用二、步骤，前因后果,算法得步骤,公式ﻫ三、程序四、举例五、前面国赛用到此算法得备注一下马氏链模型用来干什么马尔可夫预测法就是应用概率论中马尔可夫链（Mar ｋ ov ｃ hain)得理论与方法来讨论分析时间序列得变化规律,并由此预测其未来变化趋势得一种预测技术.什么时候用应用马尔可夫链得计算方法进行马尔可夫分析， 主要目得就是根据某些变量现在得情ﻫ况及其变动趋向，来预测它在未来某特定区间可能产生得变动，作为提供某种决策得依据.马尔可夫链得基本原理我们知道，要描述某种特定时期得随机现象如某种药品在未来某时期得销售情况，比如说第 n 季度就是畅销还就是滞销，用一个随机变量Ｘｎ便可以了，但要描述未来所有时期得情况，则需要一系列得随机变量 Ｘ１，X2，…,Xn,…。称｛ X ｔ，t∈Ｔ ,Ｔ就是参数集}为随机过程，{ X ｔ ｝得取值集合称为状态空间。若随机过程｛ Xn ｝得参数为非负整数, X ｎ 为离散随机变量，且{ X ｎ }具有无后效性（或称马尔可夫性），则称这一随机过程为马尔可夫链（简称马氏链)。所谓无后效性,直观地说，就就是假如把{ Xn ｝得参数 n 瞧作时间得话,那么它在将来取什么值只与它现在得取值有关,而与过去取什么值无关。对具有 N 个状态得马氏链,描述它得概率性质，最重要得就是它在ｎ时刻处于状态 i 下一时刻转移到状态 j 得一步转移概率：若假定上式与ｎ无关，即,则可记为（此时,称过程就是平稳得），并记 （1)称为转移概率矩阵．转移概率矩阵具有下述性质：（1）．即每个元素非负。（2）。即矩阵每行得元素与等于 1。假如我们考虑状态多次转移得情况,则有过程在 n 时刻处于状态 i，ｎ＋ｋ时刻转移到状态 j 得ｋ步转移概率：同样由平稳性，上式概率与ｎ无关，可写成。记 （２)称为ｋ步转移概率矩阵.其中具有性质：； 。一般地有，若为一步转移矩阵，则 k 步转移矩阵 （3)(2）状态转移概率得估算在马尔可夫预测方法中,系统状态得转移概率得估算非常重要.估算得方法通常有两种：一就是主观概率法，它就是根据人们长期积累得经验以及对预测事件得了解,对事件发生得可能性大小得一种主观估量,这种方法一般就是在缺乏历史统计资料或资料不全得情况下使用。二就是统计估算法，现通过实例介绍如下。例 3 记录了某抗病毒药得 6 年 2 ４个季度得销售情况，得到表 1.试求其销售状态得转移概率矩阵。表１ 某抗病毒药 24 个季度得销...
