Modelo de Markov
Na teoria da probabilidade, um modelo de Markov é um modelo estocástico usado para modelar sistemas de mudança pseudo-aleatória. Presume-se que os estados futuros do sistema dependem apenas do estado atual, não dos eventos que ocorreram antes dele (ou seja, presume a propriedade de Markov).
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Modelo de Markov
Na teoria da probabilidade, um modelo de Markov é um modelo estocástico usado para modelar sistemas de mudança pseudo-aleatória. Presume-se que os estados futuros do sistema dependem apenas do estado atual, não dos eventos que ocorreram antes dele (ou seja, presume a propriedade de Markov).
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Na teoria da probabilidade, um modelo de Markov é um modelo estocástico usado para modelar sistemas de mudança pseudo-aleatória. Presume-se que os estados futuros do sistema dependem apenas do estado atual, não dos eventos que ocorreram antes dele (ou seja, presume a propriedade de Markov). Geralmente, essa suposição permite raciocínio e computação com o modelo que, de outra forma, seria intratável. Por esta razão, nas áreas de modelagem preditiva e previsão probabilística, é desejável que um determinado modelo exiba a propriedade de Markov.
Texto: Wikipédia, CC BY-SA 4.0. ·
