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使用原理——概率矩阵
由概率向量构成的方阵即行和列相同的矩 阵称为概率矩阵。马尔可夫分析法预测用 的全部为正概率矩阵。
应用领域
马尔可夫 分析法运用
预测 稳定
科学应用
排队理论 统计学的建模 信号模型 地理统计学 人口模拟预测 基因预测
商业运用
市场预测 风险管理 投资预测 人力资源
① 根据历史数据推算各类人员的转移率，迁出转移 率的转移矩阵P； ② 统计作为初始时刻点的各类人员分布状况S0； ③ 建立马尔可夫模型，预测未来各类人员供给状况S。
实例分析
了解企业岗位设置
假设某企业的岗位设置如下高级经理、部门经理、业务主管 和技术人员, 则N=4
了解企业各岗位人员分布
通过调查, 期初该企业各岗位的人员数量P1，P2，P3，P4分别 为10，25，35，50。 那么（P1，P2，P3，P4）=（10，25，35，50）为不同岗位 人员的初始分布矩阵。
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为什么他们都能采用马尔可夫分析法？ 答案： 其一，他们都具有马尔可夫性的时间序列（T）， 并且各时刻的状态转移概率(P)保持稳定。 其二，马尔可夫分析法是用来稳定预测的。
人力资源中的运用 预测未来组织中规模和分布的演变情况。
举例：未来的升迁、转职、调配或离职等情况。
具体步骤
实例分析 了解企业内部各岗位人员流动情况
调查得出企业内部人员流动情况如下本年度高级经理留 任的有70%、离职的有30%；部门经理晋升为高级经理的有 10%、留任部门经理的有70%、离职的有20%；业务主管晋 升为部门经理的有20%、留任业务主管的有60%、调换担任 技术人员的有10%、离职的有10%；技术人员晋升为业务主 管的有20%。留任技术人员的有60%，离职的有20%。
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马尔可夫分析法
演讲者：胡珊
演讲内容
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背景介绍
原理介绍
应用领域
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尔可夫 分析法
自然界和社会界有一类事物的变化过程与事物的 对马尔可夫链的演变趋势和状态加以分析 事物的第次试验结果仅取决于第一次试验结果 , 用以预测事物未 , 第一次 近期状态有关, 与事物的过去状态无关, 称为无后 来状态的研究 试验结果仅取决于第一次试验结果 , 称为马尔可夫分析法。它是预测技术中一种有 , 依此类推, 这一系列转 效性。 力的工具 , 预测时不需要大量的统计资料, 只需近期资料就可预 移过程的集合称为马尔可夫链。或称时间和状态均离散的马 测未来 尔可夫过程。 , 既可用于短期预测也可用于长期预测。