《马氏链及其应用》PPT课件.ppt
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1、马尔科夫连原理及其建模实例,马氏链及其应用,1.一个简单的例子,我们知道,人寿保险公司最为关心的是投保人的健康与疾病以及相应的风险。通过下面的例子我们来看保险公司是如何处理这类问题的。,问题的提出,设 表示年龄的时段,假定在一年中,今年健康而明年患病的概率是 而今年患病明年转为健康的概率为 假设一个人在投保时处于健康状态,我们来研究若干年之后他分别处于这两种状态的概率。,建模,用随机变量 表示第 年的状态,,以 表示第 年状态为 的概率。即,以 表示今年状态处于 明年状态处于 的概率,即,由全概率公式得到:,即,由假设,,再由于投保人处于健康状态,即,由此得到,若投保人在开始时处于疾病状态,即
2、则有,从两张表中可以看到,无论投保人在初始时处于什么状态,当时间趋于无穷大时,该时刻的状态趋于稳定,且与初始值无关。即,意义 若将众多投保人处于两种状态的比例,视为投保人处于两种状态的概率,例如健康人占3/4,病人占1/4,即 则同样可计算出,由上面的分析可以看出,对于给定的状态转移概率,时的状态概率,趋向于稳定值,该值与初始值无关,这是马氏链的重要性质。,把人的死亡看作第三种状态,用 来表示,相应的转移概率如下图表示。,仍以 表示状态为 时的概率,表示状态转移概率,即有,平行于式,有,设投保人在期初处于健康状态,则由可计算出若干年后他处于各个状态的概率。,表中最后一列数据是通过预测得到的。从
3、表中的数据又可以看到,无论投保人在期初处于什么状态,当 时,总有,2.马尔可夫链,假设 1.系统是随时间的发展而离散为,2.在任何时刻,系统的状态为有限多个。在时间 时,系统的状态的 的取值为,3.在时刻 时系统处于各状态的概率只与时刻 时系统所处的概率与转移概率有关。,满足以上三个假设的系统的随机发展过程称为马尔可夫过程或马氏链。,设在时刻 时系统处于状态 的概率为,行向量,称为状态概率向量,由概率的意义,向量应该满足,及,设在时刻 处于状态 的系统转移到 时刻处于 的概率为 它应该满足,1.,引如概率转移矩阵,由假设3,再由全概率公式得,用矩阵的方法来表示的话,可以写成,简单地可以写成,由
4、此可得系统在时刻 时的状态向量为,其中 为时刻 时系统的状态概率向量,又称为状态初始向量。,例 在前两例中,初始向量与概率转移矩阵分别为,我们通过下面的例子具体说明:,上式表明在时刻 时投保人处于患病状态的概率为:,从上面的例子中可以看出,对于马氏链模型,最重要的是构造状态 及概率转移矩阵 由此对于给定的初始状态 由可计算出任意时刻 的状态,正则链,定义 一个有 个状态的马氏链,如果存在正整数 使从任意状态 经 次的转移,能以大于零的概率到达状态 则称这样的链为正则链.,定理1 设马氏链的转移矩阵为 则该链为正则链的充分必要条件是存在 使得,定理2 正则链存在唯一的极限状态概率,满足 与初始状
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