মার্কভ বিশ্লেষণ কী?
মার্কভ বিশ্লেষণ এমন একটি পদ্ধতি যা কোনও চলকের মান পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয় যার পূর্বাভাসিত মানটি তার বর্তমান অবস্থা দ্বারা প্রভাবিত হয়, কোনও পূর্ববর্তী কার্যকলাপ দ্বারা নয়। সংক্ষেপে, এটি সম্পূর্ণরূপে চলকের আশেপাশের বর্তমান পরিস্থিতির উপর নির্ভর করে একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীলটির পূর্বাভাস দেয়।
এই কৌশলটির নামকরণ করা হয়েছে রাশিয়ান গণিতবিদ আন্দ্রেই আন্দ্রেইভিচ মার্কভের, যিনি স্টোস্টাস্টিক প্রক্রিয়াগুলির অধ্যয়নের পথিকৃত করেছিলেন, যা এমন প্রক্রিয়া যা সুযোগের অপারেশনকে জড়িত। তিনি প্রথমে একটি পাত্রে আটকে থাকা গ্যাসের কণাগুলির গতিবিধি সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করেছিলেন। মার্কভ বিশ্লেষণ প্রায়শই লোকের বৃহত গোষ্ঠীর মধ্যে আচরণ এবং সিদ্ধান্তের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়।
কী TAKEAWAYS
- মার্কভ বিশ্লেষণ এমন একটি পদ্ধতি যা কোনও চলকের মান পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয় যার পূর্বাভাসিত মানটি তার বর্তমান অবস্থা দ্বারা প্রভাবিত হয়, কোনও পূর্ববর্তী কার্যকলাপ দ্বারা নয়। মার্কভ বিশ্লেষণের প্রাথমিক সুবিধা হ'ল সরলতা এবং নমুনা পূর্বাভাসের সঠিকতা M বিশেষত গতিযুক্ত বিনিয়োগকারীরা।
মার্কভ বিশ্লেষণ বোঝা
মার্কভ বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটিতে একটি চলকের বর্তমান অবস্থা বিবেচনা করে ভবিষ্যতের পদক্ষেপের সম্ভাবনা সংজ্ঞায়িত করা হয়। একবার প্রতিটি রাজ্যে ভবিষ্যতের ক্রিয়াকলাপের সম্ভাবনাগুলি নির্ধারণ করা হলে, সিদ্ধান্তের গাছটি আঁকতে পারে। তারপরে, কোনও চলকের বর্তমান অবস্থা বিবেচনা করে ফলাফলের সম্ভাবনা গণনা করা যায় can মার্কভ বিশ্লেষণের ব্যবসায়িক বিশ্বে বেশ কয়েকটি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। এটি প্রায়শই লাইনটিতে থাকা মেশিনগুলির অপারেটিং স্থিতি প্রদত্ত একটি অ্যাসেমব্লিং লাইন থেকে আসা ত্রুটিযুক্ত টুকরোগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়।
এটি কোনও সংস্থার অ্যাকাউন্টগুলির গ্রহণযোগ্য পরিমাণের অনুপাতের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে যা খারাপ debtsণে পরিণত হবে। কিছু স্টক মূল্য এবং বিকল্প মূল্য পূর্বাভাসের পদ্ধতিগুলি মার্কভ বিশ্লেষণকেও অন্তর্ভুক্ত করে। শেষ অবধি, সংস্থাগুলি প্রায়শই বর্তমান গ্রাহকদের ভবিষ্যতের ব্র্যান্ড আনুগত্য এবং কোনও সংস্থার বাজারে এই ভোক্তাদের সিদ্ধান্তের ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এটি ব্যবহার করে।
মার্কভ বিশ্লেষণের সুবিধা
মার্কভ বিশ্লেষণের প্রাথমিক সুবিধা হ'ল সরলতা এবং নমুনার পূর্বাভাসের সঠিকতা। মার্কোভ বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত সাধারণ মডেলগুলি আরও জটিল মডেলের চেয়ে ভবিষ্যদ্বাণী করা আরও ভাল। এই ফলাফলটি ইকোনোমেট্রিক্সে সুপরিচিত।
মার্কভ বিশ্লেষণের অসুবিধা
ইভেন্টগুলি ব্যাখ্যা করার জন্য মার্কভ বিশ্লেষণ খুব কার্যকর নয় এবং বেশিরভাগ ক্ষেত্রে এটি অন্তর্নিহিত পরিস্থিতির সত্যিকারের মডেল হতে পারে না। হ্যাঁ, বর্তমান অবস্থার উপর ভিত্তি করে শর্তাধীন সম্ভাবনাগুলি অনুমান করা তুলনামূলক সহজ is যাইহোক, এটি প্রায়ই কেন কিছু ঘটেছিল তা সম্পর্কে একজনকে একটু বলে tells
ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে, এটি পুরোপুরি স্পষ্ট যে কোনও মেশিনটি ভেঙে যাওয়ার সম্ভাবনা জেনেও কেন এটি ভেঙে গেছে তা ব্যাখ্যা করে না। আরও গুরুত্বপূর্ণ, একটি মেশিনটি সম্ভবত সম্ভাব্যতার উপর ভিত্তি করে ভেঙে যায় না যা এটি আজ ভেঙে গেছে কিনা তা একটি ফাংশন। বাস্তবে, একটি মেশিনটি ভেঙে যেতে পারে কারণ তার গিয়ারগুলি আরও ঘন ঘন লুব্রিকেট করা দরকার।
অর্থায়নে, মার্কভ বিশ্লেষণ ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মতো একই সীমাবদ্ধতার মুখোমুখি হয়, তবে আর্থিক বাজারগুলি সম্পর্কে আমাদের আপেক্ষিক জ্ঞানের অভাবজনিত সমস্যা সমাধান করা জটিল। মার্কভ বিশ্লেষণ debtsণের যে অংশটি প্রথম স্থানে খারাপ creditণ ঝুঁকি দেখানোর চেয়ে ডিফল্ট হবে তার অনুমানের জন্য অনেক বেশি কার্যকর।
মার্কভ বিশ্লেষণ ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি মূল্যবান সরঞ্জাম, তবে এটি ব্যাখ্যা সরবরাহ করে না।
মার্কভ বিশ্লেষণের একটি উদাহরণ
মার্কভ বিশ্লেষণ স্টক স্যুটুলেটররা ব্যবহার করতে পারেন। মনে করুন যে একটি গতিময় বিনিয়োগকারী অনুমান করে যে একটি প্রিয় স্টকের আগামীকাল যদি তা করে থাকে তবে কালকে বাজারকে মারার 60% সম্ভাবনা রয়েছে। এই প্রাক্কলনটিতে কেবলমাত্র বর্তমান অবস্থা জড়িত তাই এটি মার্কভ বিশ্লেষণের মূল সীমাটি পূরণ করে। মার্কভ বিশ্লেষণও অনুমানকারীদের অনুমান করতে দেয় যে আগামী দু'দিনের জন্য শেয়ারটি বাজারকে ছাড়িয়ে যাবে এমন সম্ভাবনা 0, 6 * 0.6 = 0.36 বা 36%, আজ শেয়ারটি বাজারকে পরাজিত করে। লিভারেজ এবং পিরামিডিং ব্যবহার করে, অনুশীলনকারীরা এই ধরণের মার্কভ বিশ্লেষণ থেকে সম্ভাব্য লাভকে প্রশস্ত করার চেষ্টা করেন।
