Zusammenfassung
Ein wichtiges Thema der Wahrscheinlichkeitstheorie ist das Studium von stochastischen Prozessen, d.h. von Familien von Zufallsvariablen, die meist die zeitliche, gelegentlich die räumliche, Entwicklung eines Zufallsgeschehens beschreiben. Neben den Folgen von unabhängigen Zufallsvariablen, die bisher betrachtet wurden, ist eine Klasse von Prozessen besonders wichtig, die man Markovsche Ketten oder Markov-Ketten nennt. Sie sind durch eine spezielle übersichtliche Form der Abhängigkeit der Variablen charakterisiert. Markov-Ketten werden zum Beispiel zur Simulation von Warteschlangen oder im Bereich der Qualitätssicherung in der Fertigungskontrolle benutzt.
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Müller, C., Denecke, L. (2013). Markovketten. In: Stochastik in den Ingenieurwissenschaften. Statistik und ihre Anwendungen. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-38960-3_18
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