Lanțul Markov, cunoscut și sub numele de model Markov sau proces Markov, este un concept dezvoltat în cadrul teoriei probabilității și statisticii care stabilește o puternică dependență între un eveniment și un alt eveniment anterior. Principala sa utilitate este analiza comportamentului proceselor stochastice.
Explicația acestor lanțuri a fost dezvoltată de matematicianul de origine rusă Andréi Márkov în 1907. Astfel, de-a lungul secolului al XX-lea, această metodologie a fost utilizată în numeroase cazuri practice din viața de zi cu zi.
Este, de asemenea, cunoscut sub numele de lanț simplu Markov bistabil.
După cum a subliniat Markov, în sistemele sau procesele stocastice (adică aleatorii) care prezintă o stare prezentă, este posibil să se cunoască antecedentele sau dezvoltarea lor istorică. Prin urmare, este fezabil să se stabilească o descriere a probabilității lor viitoare.
Mai formal, definiția presupune că în procesele stochastice probabilitatea ca ceva să se întâmple depinde doar de trecutul istoric al realității pe care o studiem. Din acest motiv, se spune adesea că aceste șiruri au memorie.
Baza lanțurilor este cunoscută sub numele de proprietatea Markov, care rezumă cele spuse anterior în următoarea regulă: ceea ce experimentează lanțul la momentul t + 1 depinde doar de ceea ce s-a întâmplat la momentul t (cel imediat precedent).
Având în vedere această explicație simplă a teoriei, se poate observa că este posibil prin ea să se cunoască probabilitatea ca o stare să apară pe termen lung. Acest lucru ajută fără îndoială la predicție și estimare pe perioade lungi de timp.
Unde se folosește lanțul Markov?
Lanțurile Markov au văzut o aplicație reală semnificativă în afaceri și finanțe. Acest lucru, permițând, așa cum sa indicat, să analizeze și să estimeze tiparele de comportament viitoare ale indivizilor pe baza experienței și rezultatelor anterioare.
Acest lucru se poate reflecta în diferite domenii, cum ar fi delincvența, studiul comportamentului consumatorilor, cererea sezonieră de muncă, printre altele.
Sistemul dezvoltat de Markov este destul de simplu și are, așa cum am spus, o aplicație practică destul de ușoară. Cu toate acestea, multe voci critice subliniază că un astfel de model simplificat nu poate fi pe deplin eficient în procesele complexe.