В теории вероятностей и статистике, термин Марковское свойство относится к памяти случайного процесса. Это свойство было названо в честь русского математика Андрея Маркова.
Стохастический процесс обладает Марковским свойством, если условное распределение вероятностей будущих состояний процесса зависит только от нынешнего состояния, а не от последовательности событий, которые предшествовали этому. Процесс, обладающий этим свойством называется Марковским процессом. Термин строго Марковского свойства похож на Марковское свойство, за исключением того, что понятие «настоящего состояния процесса» заменяется на Марковский момент времени.
Для процессов с дискретным временем с Марковским свойством, см. цепь Маркова. Оба термина, «свойства Маркова» и «строгого свойства Маркова» были использованы в связи с особым свойством экспоненциального распределения — «отсутствие памяти».
Данная страница на сайте WikiSort.ru содержит текст со страницы сайта "Википедия".
Если Вы хотите её отредактировать, то можете сделать это на странице редактирования в Википедии.
Если сделанные Вами правки не будут кем-нибудь удалены, то через несколько дней они появятся на сайте WikiSort.ru .