馬爾可夫

（Markov）是俄國著名的數學家。馬爾可夫預測法是以

馬爾可夫

的名字命名的一種特殊的市場預測方法。馬爾可夫預測法主要用於

市場佔有率

的

預測

和銷售期望利潤的

預測

。就是一種預測事件發生的機率的方法。馬爾科夫預測講述了有關

隨機變數

、 隨機函式與隨機過程。

1.1.1

隨機變數

、 隨機函式與隨機過程一變數x，能隨機地取資料（但不能準確地預言它取何值），而對於每一個數值或某一個範圍內的值有一定的機率，那麼稱x為隨機變數。假定隨機變數的可能值xi發生機率為Pi，即P(x = xi) = Pi，對於xi的所有n個可能值，有

離散型隨機變數

分佈列： ∑Pi = 1 對於

連續型隨機變數

，有 ∫P(x)dx = 1在試驗過程中，隨機變數可能隨某一引數（不一定是時間）的變化而變化.如測量大氣中空氣溫度變化x = x(h),隨高度變化。這種隨參變數而變化的隨機變數稱為

隨機函式

。而以時間t作參變數的隨機函式稱為隨機過程。也就是說：隨機過程是這樣一個函式，在每次試驗結果中，它以一定的機率取某一個確定的，但預先未知的時間函式。