2022年马氏链模型及matlab程序 .pdf
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1、一、用法,用来干什么,什么时候用二、步骤,前因后果,算法的步骤,公式三、程序四、举例五、前面国赛用到此算法的备注一下马氏链模型用来干什么马尔可夫预测法是应用概率论中马尔可夫链(Markov chain)的理论和方法来研究分析时间序列的变化规律,并由此预测其未来变化趋势的一种预测技术。什么时候用应用马尔可夫链的计算方法进行马尔可夫分析,主要目的是根据某些变量现在的情况及其变动趋向,来预测它在未来某特定区间可能产生的变动,作为提供某种决策的依据。马尔可夫链的基本原理我们知道,要描述某种特定时期的随机现象如某种药品在未来某时期的销售情况,比如说第n季度是畅销还是滞销,用一个随机变量Xn便可以了,但要
2、描述未来所有时期的情况,则需要一系列的随机变量X1,X2,Xn,称Xt,t T,T是参数集 为随机过程,Xt的取值集合称为状态空间若随机过程 Xn 的参数为非负整数,Xn为离散随机变量,且Xn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,就是如果把 Xn 的参数n看作时间的话,那么它在将来取什么值只与它现在的取值有关,而与过去取什么值无关对具有N个状态的马氏链,描述它的概率性质,最重要的是它在n时刻处于状态i下一时刻转移到状态j的一步转移概率:NjinpiXjXPjinn,2,1,)()|(1若假定上式与n无关,即)()1()0(npppji
3、jiji,则可记为jip(此时,称过程是平稳的),并记NNNNNNpppppppppP212222111211(1)称为转移概率矩阵转移概率矩阵具有下述性质:名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 1 页,共 13 页 -(1)Njipji,2,1,0即每个元素非负(2)NipNjji,2,1,11即矩阵每行的元素和等于1如果我们考虑状态多次转移的情况,则有过程在n时刻处于状态i,n+k时刻转移到状态j的k步转移概率:NjinpiXjXPkjinkn,2,1,)()|()(同样由平稳性,上式概率与n无关,可写成)(kjip记)()(2)(1)(2)(22)(21)(1)(12)(11
4、)(kNNkNkNkNkkkNkkkpppppppppP(2)称为k步转移概率矩阵其中)(kjip具有性质:Njipkji,2,1,0)(;NipNjkji,2,1,11)(一般地有,若P为一步转移矩阵,则k步转移矩阵)()(2)(1)(2)(22)(21)(1)(12)(11)(kNNkNkNkNkkkNkkkpppppppppP(3)(2)状态转移概率的估算在马尔可夫预测方法中,系统状态的转移概率的估算非常重要估算的方法通常有两种:一是主观概率法,它是根据人们长期积累的经验以及对预测事件的了解,对事件发生的可能性大小的一种主观估计,这种方法一般是在缺乏历史统计资料或资料不全的情况下使用二是
5、统计估算法,现通过实例介绍如下例 3 记录了某抗病毒药的6 年 24 个季度的销售情况,得到表1试求其销售状态的转移概率矩阵表 1 某抗病毒药24 个季度的销售情况季度销售状态季度销售状态季度销售状态季度销售状态名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 2 页,共 13 页 -1 1(畅销)7 1(畅销)13 1(畅销)19 2(滞销)2 1(畅销)8 1(畅销)14 1(畅销)20 1(畅销)3 2(滞销)9 1(畅销)15 2(滞销)21 2(滞销)4 1(畅销)10 2(滞销)16 2(滞销)22 1(畅销)5 2(滞销)11 1(畅销)17 1(畅销)23 1(畅销)6 2(滞
6、销)12 2(滞销)18 1(畅销)24 1(畅销)分析表中的数据,其中有15 个季度畅销,9 个季度滞销,连续出现畅销和由畅销转入滞销以及由滞销转入畅销的次数均为7,连续滞销的次数为2由此,可得到下面的市场状态转移情况表(表2)表 2 市场状态转移情况表下季度药品所处的市场状态1(畅销)2(滞销)本季度药品所1(畅销)7 7 处的市场状态2(滞销)7 2 现计算转移概率以频率代替概率,可得连续畅销的概率:1170.515 1p连续出现畅销的次数出现畅销的次数分母中的数为15 减 1 是因为第24 季度是畅销,无后续记录,需减1同样得由畅销转入滞销的概率:1270.515 1p畅销转入滞销的次
7、数出现畅销的次数滞销转入畅销的概率:2170.789p滞销转入畅销的次数出现滞销的次数连续滞销的概率:名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 3 页,共 13 页 -2220.229p连续滞销的次数出现滞销的次数综上,得销售状态转移概率矩阵为:22.078.05.05.022211211ppppP从上面的计算过程知,所求转移概率矩阵P的元素其实可以直接通过表2 中的数字计算而得到,即将表中数分别除以该数所在行的数字和便可:77711p77712p27721p77222pMatlab 程序:format ratclca=1 1 2 1 2 2 1 1 1 2 1 2,1 1 2 2 1
8、 1 2 1 2 1 1 1;for i=1:2for j=1:2f(i,j)=length(findstr(i j,a);endendfni=(sum(f)for i=1:2p(i,:)=f(i,:)/ni(i);endp由此,推广到一般情况,我们得到估计转移概率的方法:假定系统有m种状态S1,S2,Sm,根据系统的状态转移的历史记录,得到表3 的统计表格,以jip?表示系统从状态i转移到状态j的转移概率估计值,则由表3 的数据计算估计值的公式如下:表 3 系统状态转移情况表系统下步所处状态S1S2Sm名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 4 页,共 13 页 -系统S1n11n
9、12n1m本步S2n21n22n2m所处状态Smn m1n m2n mmmjinnpmkkijiji,2,1,?1(3)带利润的马氏链在马氏链模型中,随着时间的推移,系统的状态可能发生转移,这种转移常常会引起某种经济指标的变化如抗病毒药的销售状态有畅销和滞销两种,在时间变化过程中,有时呈连续畅销或连续滞销,有时由畅销转为滞销或由滞销转为畅销,每次转移不是盈利就是亏本假定连续畅销时盈r11元,连续滞销时亏本r22元,由畅销转为滞销盈利r12元,由滞销转为畅销盈利r21元,这种随着系统的状态转移,赋予一定利润的马氏链,称为有利润的马氏链对于一般的具有转移矩阵NNNNNNpppppppppP2122
10、22111211的马氏链,当系统由i转移到j时,赋予利润rij(i,j=1,2,N),则称NNNNNNrrrrrrrrrR212222111211(5)为系统的利润矩阵,rij 0 称为盈利,rij 0 称为亏本,rij=0 称为不亏不盈随着时间的变化,系统的状态不断地转移,从而可得到一系列利润,由于状态的转移是随机的,因而一系列的利润是随机变量,其概率关系由马氏链的转移概率决定例如从抗病毒药的销售状态的转移矩阵,得到一步利润随机变量)1(1x、)1(2x的概率分布分别为:名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 5 页,共 13 页 -)1(1x r11r12)1(2xr21r22概
11、率p11p12概率p21p22其中p11+p12=1,p21+p22=1 如果药品处于畅销阶段,即销售状态为i=1,我们想知道,经过n个季度以后,期望获得的利润是多少?为此,引入一些计算公式首先,定义)(niv为抗病毒药现在处于)2,1(ii,经过n步转移之后的总期望利润,则一步转移的期望利润为:212211)1()1()(jjijiiiiiiiprprprxEv其中)()1(ixE是随机变量)1(ix的数学期望二步转移的期望利润为:21)1(2)1(221)1(11)2()2()(jjijjiiiiiiipvrpvrpvrxEv其中随机变量)2(ix(称为二步利润随机变量)的分布为:2,1,
12、)()1()2(jpvrxPjijjii例如,若6.04.05.05.0P,7339R则抗病毒药销售的一步利润随机变量:)1(1x9 3)1(2x3-7 概率0.5 0.5 概率0.4 0.6 抗病毒药畅销和滞销时的一步转移的期望利润分别为:65.035.09)(12121111)1(1)1(1prprxEv36.074.03)(22222121)1(2)1(2prprxEv名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 6 页,共 13 页 -二步利润随机变量为:)2(1x9+6 3-3)2(2x3+6-7-3 概率0.5 0.5 概率0.4 0.6 抗病毒药畅销和滞销时的二步转移的期望利
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