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统计模型马尔可夫分析法Statistical Model Markov Analysis代写
马尔可夫分析（Markov Analysis）是一种用于预测变量值的方法，其预测值仅受其当前状态的影响，而不受任何先前活动的影响。本质上，它仅根据变量周围的当前情况来预测随机变量，通常用于预测大量样本群中的行为和决策。马尔可夫分析法是随机过程研究的先驱，随机是涉及机会操作的过程。马尔可夫分析在现实社会应用广泛，常用于预测将从装配线上脱落的缺陷件的数量，它还可以用来预测公司的应用收账（AR）可能成为坏账的比例。
马尔可夫分析的主要好处是简单和样本外预测的准确性，简单模型（例如用于马尔可夫分析的模型）通常比更复杂的模型更擅长预测，但是马尔可夫分析对于解释事件不是很有用，并且在大多数情况下它不能成为潜在情况的真实模型。由于现实情况的复杂性和长期性，马尔可夫模型很难作为追因分析模型存在。
高斯，马尔可夫定理Gauss，Markov Theory 代写
高斯马尔可夫定理（Gauss-Markov Theory) 证明如果一组特定的假设条件都满足时，普通最小二乘估计回归系数使最佳线性无偏估计（BLUE）成为可能，理论包涵五个假设，参数本身是线性的，数据是总体中随机抽取的，正在计算的回归量彼此不完全相关，回归量与误差项不相关，方差的误差恒定。
高斯，马尔可夫定理（假设）保证回归系数估计的有效性，可用于检查数据与这些假设的匹配程度来估计回归系数。当发觉数据违反这些条件，则可以考虑计划更改实验设置的方法，尽量更紧密地适应理想的高斯马尔可夫情况。
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