Propriedade de Markov

Em teoria da probabilidades e estatística, o termo propriedade de Markov ou propriedade markoviana se refere à propriedade de perda de memória de um processo estocástico. Tem este nome devido ao matemático russo Andrei Markov. Um processo estocástico tem a propriedade de Markov se a distribuição de probabilidade condicional de estados futuros do processo (condicional tanto em estados passados, como presentes) depende apenas do estado presente, não da sequência de eventos que o precedeu. Um processo com esta propriedade é chamado de processo de Markov. O termo propriedade forte de Markov tem significado semelhante à propriedade de Markov propriamente dita, exceto pelo fato de que o significado de "presente" é definido em termo de uma variável aleatória conhecida como tempo de espera. O termo pressuposto de Markov é usado para descrever um modelo em que se pressupõe que a propriedade de Markov se mantém, tal como o modelo oculto de Markov. Um campo aleatório de Markov estende esta propriedade a duas ou mais dimensões ou a variáveis aleatórias definidas para uma rede interconectada de itens. Um exemplo de um modelo para um campo como este é o modelo Ising. Um processo estocástico de tempo discreto que satisfaça a propriedade de Markov é conhecido como cadeia de Markov.