Бесплатные калькуляторы

Примеры запросов: процентыипотекаплощадь✓ 7 074 работающих калькулятора

СТАТИСТИКА · ОНЛАЙН

Трёхсостоянийная цепь Маркова с поглощающим состоянием

Вероятность достижения поглощения, пребывание в остальных состояниях и среднее время. Переходы между двумя рабочими состояниями накапливают вероятность поглощения; при каждом шаге сумма всех трёх вероятностей должна оставаться равной единице. Вероятности переходов не зависят от шага; третье состояние должно быть поглощающим. Укажите исходные данные, изучите связанные числовые показатели и сравните альтернативные значения параметров в пределах допустимого диапазона.

✓ Бесплатно⌁ С пояснением✦ Без регистрации
📊
КАЛЬКУЛЯТОР

Введите данные

Число используется в расчёте; соблюдайте указанный диапазон.
Число используется в расчёте; соблюдайте указанный диапазон.
Число используется в расчёте; соблюдайте указанный диапазон.
Число используется в расчёте; соблюдайте указанный диапазон.
Число используется в расчёте; соблюдайте указанный диапазон.
Число используется в расчёте; соблюдайте указанный диапазон.
✓ Исходные значения передаются серверу только для выполнения расчёта. Регистрация не нужна.
ВАШ РЕЗУЛЬТАТ✓ Вычислено

Марковская цепь с поглощением

Вероятность поглощения к шагу0,864176
Вероятность состояния 10,049141
Вероятность состояния 20,086683
Среднее время поглощения5,686275
Ожидаемое число непоглощённых0,135824

«Копировать картинку» помещает изображение результата в буфер обмена без сохранения файла — его можно сразу вставить в мессенджер или документ. Картинка и PDF содержат ссылку на calc-calc.ru.

Переходы в третье состояние накапливаются как вероятность поглощения.

Был ли калькулятор полезен?Одно касание — и мы поймём, какие инструменты улучшать.
ПОДРОБНЫЙ РАЗБОР · ФОРМУЛЫ И ПРИМЕРЫ

Трёхсостоянийная цепь Маркова с поглощающим состоянием: параметры, формула и разбор результата

Трёхсостоянийная цепь Маркова с поглощающим состоянием помогает решать прикладную задачу: вероятность достижения поглощения, пребывание в остальных состояниях и среднее время. Переходы между двумя рабочими состояниями накапливают вероятность поглощения; при каждом шаге сумма всех трёх вероятностей должна оставаться равной единице. Здесь пользователь задаёт исходные данные самостоятельно и может оценить, как отдельные измерения меняют числовой вывод. При анализе нескольких сценариев сохраняйте одинаковые правила подготовки данных.

За основу взято соотношение: p(t+1)=p(t)P; P13=1−P11−P12, P23=1−P21−P22. Дискретные распределения учитывают число исходов, а также правила отбора и независимости испытаний. Для воспроизводимого ответа сначала проверьте значения «Переход 1→1» и «Переход 1→2», затем остальные входные величины. В результате отображается несколько характеристик, чтобы не судить о сложном явлении по одному числу.

Какой вопрос решает этот расчёт

Вероятность достижения поглощения, пребывание в остальных состояниях и среднее время. Переходы между двумя рабочими состояниями накапливают вероятность поглощения; при каждом шаге сумма всех трёх вероятностей должна оставаться равной единице. Важное отличие этого калькулятора — возможность менять исходные величины, не пересчитывая формулы вручную. При таком сравнении видно, какие допущения действительно определяют численный результат и где возникает чувствительность оценки.

Дискретные распределения учитывают число исходов, а также правила отбора и независимости испытаний. Например, исходные сведения «Переход 1→1» вводятся как отдельный числовой показатель, а поле «Переход 2→1» задаёт ещё одну часть модели. Смешивать данные разных объектов и несогласованных периодов нельзя: это меняет смысл искомой величины.

Полезно сравнить основной расчёт с альтернативным значением «Число шагов». Если вывод меняется, выясните, отражает ли разница свойства исходных данных или особенности выбранного метода. При работе с настоящей выборкой стоит сохранять условия сбора наблюдений.

Как связаны параметры и полученные показатели

Основная формула: p(t+1)=p(t)P; P13=1−P11−P12, P23=1−P21−P22. В неё входят величины из пользовательской формы, поэтому поле «Переход 1→1» нельзя считать декоративным. Взаимосвязи могут быть нелинейными: одинаковый абсолютный прирост разных параметров не всегда даёт одинаковое изменение результата.

В стандартном примере первый итог «Вероятность поглощения к шагу» равен 0.864176, а показатель «Вероятность состояния 1» — 0.0491408. Эти величины нужно читать вместе, поскольку одна отражает центральный результат, а другая характеризует сопутствующее свойство модели или проверку её применимости.

Последний параметр формы, «Число шагов», первоначально задан значением 10. Чтобы проверить расчёт, замените его на другой допустимый вариант, не изменяя остальные поля. Это покажет вклад выбранного условия и поможет отличить устойчивую оценку от чувствительной.

Пример использования и сравнение исходных данных

Для начала используйте готовые значения в форме: «Переход 1→1» — 0.58. Если в поле указан список, порядок и число элементов должны соответствовать смыслу измерений. При выборе новых данных проверяйте, что все числа относятся к одной задаче, а единицы измерения сопоставимы.

После вычисления обратите внимание на «Вероятность поглощения к шагу» и «Вероятность состояния 1». Эти показатели дают отправную точку для сравнения, но не являются универсальной нормой. Решение о приемлемости результата зависит от задачи, цены ошибки и того, как собирались наблюдения.

Один практический приём — изменить только «Число шагов» и записать обе версии ответа. Затем отдельно пересмотрите «Переход 1→2», оставив прочие числа прежними. Такое последовательное сравнение выявляет влияние параметров лучше, чем одновременная произвольная замена всех значений.

Ограничения статистического вывода

У метода есть принципиальное условие: вероятности переходов не зависят от шага; третье состояние должно быть поглощающим. Частотную модель нужно выбирать по механизму эксперимента: с возвращением, без возвращения или при неодинаковых шансах. Если это условие нарушено, точное вычисление формулы не сделает итог достоверным, поэтому сначала разберитесь в природе исходных данных.

Частотную модель нужно выбирать по механизму эксперимента: с возвращением, без возвращения или при неодинаковых шансах. Также внимательно отнеситесь к редким наблюдениям, нестандартным значениям и границам диапазонов ввода. Ошибка округления, неверно прочитанная единица или число, записанное не в то поле, способны изменить вывод сильнее, чем выбранный метод. Особенность выбранного метода: вероятность достижения поглощения, пребывание в остальных состояниях и среднее время.

Результаты «трёхсостоянийная цепь маркова с поглощающим состоянием» следует использовать как количественную опору, а не как безусловное заключение о причинах. По возможности подтвердите вывод независимой выборкой, альтернативным методом или предметной проверкой исходных измерений. При важных решениях учитывайте и неопределённость результата.

Формула расчёта

ОСНОВНАЯ ФОРМУЛА

p(t+1)=p(t)P; P13=1−P11−P12, P23=1−P21−P22

Проверенные примеры

Основной расчёт

Исходные данные: Переход 1→1 = 0.58, Переход 1→2 = 0.3, Переход 2→1 = 0.13, Переход 2→2 = 0.64

Вероятность поглощения к шагу: 0.864176; Вероятность состояния 1: 0.0491408; Вероятность состояния 2: 0.0866829

Изменён первый параметр

Исходные данные: Переход 1→1 = 0.595, Переход 1→2 = 0.3, Переход 2→1 = 0.13, Переход 2→2 = 0.64

Вероятность поглощения к шагу: 0.850963; Вероятность состояния 1: 0.0552291; Вероятность состояния 2: 0.0938082

Изменён второй параметр

Исходные данные: Переход 1→1 = 0.58, Переход 1→2 = 0.285, Переход 2→1 = 0.13, Переход 2→2 = 0.64

Вероятность поглощения к шагу: 0.873959; Вероятность состояния 1: 0.046247; Вероятность состояния 2: 0.0797943

Как пользоваться онлайн-калькулятором

  1. Задайте исходные числа. Списки разделяйте пробелами или точками с запятой.
  2. Укажите необходимые настройки анализа и убедитесь, что выполняются ограничения метода.
  3. Сравните полученные показатели и оцените, применимы ли предпосылки метода к вашим данным.
ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Частые вопросы

Каков результат?

Вероятность достижения поглощения, пребывание в остальных состояниях и среднее время.

Когда расчёт нельзя применять без проверки?

Вероятности переходов не зависят от шага; третье состояние должно быть поглощающим.

Похожие калькуляторы

🔬СТАТИСТИКА И ДАННЫЕ

Байесовская оценка брака следующей партии

Планирование ожидаемых отказов и затрат при небольших выборках на основе накопленных наблюдений и бета-распределения. Интервал аппроксимирован нормальным распределением апостериорной доли; для очень редких дефектов он приблизительный. Все входные величины участвуют в вычислениях, а результаты показывают взаимосвязанные показатели.

▦СТАТИСТИКА И ДАННЫЕ

Биномиальная вероятность k событий в серии наблюдений

Показывает вероятность ровно указанного числа успехов при одинаковой вероятности каждой попытки. При десяти независимых звонках с вероятностью сделки 30 % оцените шанс получить ровно четыре сделки.

ПОДЕЛИТЬСЯ ИНСТРУМЕНТОМ

Встроить на свой сайт

Вставьте этот код в HTML-блок на своём сайте. Посетители смогут пользоваться калькулятором без перехода.

Прямая ссылка: https://calc-calc.ru/embed/calc_780068/

Предварительный просмотр