Что такое «Марковский процесс»Это такой процесс, в котором каждое последующее событие целиком определяется актуальным состоянием системы;

Это такой процесс, в которой каждое последующее событие определяется, как актуальным состоянием систем, так и всеми предшествовавшими ее состояниями;

Это такой процесс, в котором каждое последующее событие определяется не актуальным состояниям системы, но лишь предшествовавшими ее состояниями;

Это такой процесс, в котором каждое последующее событие, определяется исключительно внутренними детерминантами системы;

Другие предметы Университет Теория вероятностей и статистика Марковский процесс Психология университет статистика теория вероятностей состояние системы предшествующие состояния внутренние детерминанты события модели процессов Новый

Марковский процесс — это важная концепция в теории вероятностей и статистике, которая находит применение в различных областях, включая психологию, экономику и другие науки. Давайте разберемся, что же такое Марковский процесс, и какие характеристики его определяют.

Определение Марковского процесса:

Марковский процесс — это такой процесс, в котором каждое последующее состояние системы зависит только от ее текущего состояния, а не от предшествующих состояний. Это свойство называется «марковским свойством» или «безусловной вероятностью». То есть, если мы знаем текущее состояние системы, то все предшествующие состояния не влияют на вероятность будущих состояний.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос:

• Это такой процесс, в котором каждое последующее событие целиком определяется актуальным состоянием системы.

Почему именно этот вариант?

1. В марковских процессах будущее состояние системы зависит только от текущего состояния, а не от того, как система пришла в это состояние.
2. Это свойство позволяет упростить анализ и моделирование различных процессов, так как мы можем игнорировать всю историю системы.
3. В других предложенных вариантах утверждается, что будущее состояние зависит от предшествующих состояний или внутренних детерминантов, что не соответствует определению марковского процесса.

Таким образом, понимание марковского процесса важно для анализа и прогнозирования поведения систем, где актуальное состояние является ключевым фактором для последующих изменений.