Markov property oor Sweeds

Markov property

The conditional probability distribution of the state in the future that, given the state of the process currently and in the past, depends only on its current state and not on its state in the past.

Vertalings in die woordeboek Engels - Sweeds

Markovegenskap

The conditional probability distribution of the state in the future that, given the state of the process currently and in the past, depends only on its current state and not on its state in the past.

voorbeelde

A Markov process is a stochastic model that has the Markov property.
En Markovkedja som är tidskontinuerlig kallas en Markovprocess.

A Markov chain is a stochastic process with the Markov property.
En Markovkedja som är tidskontinuerlig kallas en Markovprocess.

explain the Markov property and the intensity concept, as well as the concepts of recurrence, communication, stationary distribution, and how they relate to each other,
förklara Markovbegreppet och intensitetsbegreppet, samt förklara begreppen beständighet, kommunikation, stationär fördelning, och hur de relaterar till varandra

Key words and phrases are: Basics, moments, independence and conditioning, the Strong law of large numbers,Transforms and the Central limit theorem, Random walk and the Markov property.
Nyckelord och fraser är: Grunderna, moment, oberoende och betingning, den starke stora talens lag, transformer och den centrala gränsvärdessatsen, Random walk och Markov egenskapen.

be able to explain the Markov property and the intensity concept, as well as the concepts of recurrence, communication, stationary distribution, and how they relate to each other,
kunna förklara Markovbegreppet och intensitetsbegreppet, samt förklara begreppen beständighet, kommunikation, stationär fördelning, och hur de relaterar till varandra

Contents Markov chains: model graphs, Markov property, transition probabilities, persistent and transient states, positive and null persistent states, communication, existence and uniqueness of stationary distribution, and calculation thereof, absorption times.
Markovkedjor: modellgrafer, Markovbegreppet, övergångssannolikheter, beständiga och transienta tillstånd, positivt och nollbeständiga tillstånd, kommunikation, existens och unikhet av stationär fördelning samt beräkning av densamma, absorptionstider.

==Introduction== A stochastic process has the Markov property if the [[conditional probability distribution]] of future states of the process (conditional on both past and present values) depends only upon the present state; that is, given the present, the future does not depend on the past.
I sannolikhetslära är Markovegenskapen för en stokastisk process egenskapen att den betingade sannolikhetsfördelningen för tillståndet vid en tidpunkt i framtiden, givet det nuvarande tillståndet och alla tidigare tillstånd, är oberoende av de tidigare tillstånden.

A stochastic process has the Markov property if the conditional probability distribution of future states of the process (conditional on both past and present values) depends only upon the present state; that is, given the present, the future does not depend on the past.
I sannolikhetslära är Markovegenskapen för en stokastisk process egenskapen att den betingade sannolikhetsfördelningen för tillståndet vid en tidpunkt i framtiden, givet det nuvarande tillståndet och alla tidigare tillstånd, är oberoende av de tidigare tillstånden.

In my research a technique for analysing sequence patterns (Hidden Markov Models) has been successful in dividing huge superfamilies into subfamilies, where each subfamily has shared properties that correlate with their function.
I min forskning har en teknik för analys av sekvensmönster (Hidden Markov Models) varit framgångsrik för att dela in stora superfamiljer i subfamiljer, där varje subfamilj har gemensamma egenskaper som korrelerar med dess funktion.