马尔科夫链状态概率转移矩阵修正算法

文章分别考虑新、老客户对某类产品各品牌市场占有率贡献情况,对市场调研获取的数据进行量化,获得反映客户在品牌选用转移关系的初始矩阵;结合相邻时期产品的市场占有率数据,对初始矩阵迭代求解构建更精确反映市场客户行为的马尔科夫链的状态概率转移矩阵.通过对状态转移矩阵和初始矩阵的“皮尔逊相关系数”计算来评价状态转移矩阵的可靠性.实例证明,状态转移矩阵与初始矩阵各行相关系数达99％以上,真实的反应了各品牌产品在市场占有率中的内在转移情况.