8 9 10Рπ1(n)?π2(n)Р0.9 0.83 0.781 0.747 0.723 0.706 0.694 0.686 0.680 0.676?0 0.1 0.17 0.219 0.253 0.277 0.294 0.306 0.314 0.320 0.324Р从一个阶段到下一个阶段的改变并不大Р以系统处于阶段0,状态2为开始(即顾客在阿希礼购物),我们有Р即? Р同样,依次可以计算出10个阶段的结果Р状态概率Р阶段nР0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10Рπ1(n)?π2(n)Р0 0.2 0.34 0.438 0.507 0.555 0.589 0.612 0.628 0.640 0.648?1 0.8 0.66 0.562 0.493 0.445 0.411 0.388 0.372 0.360 0.352Р从一个阶段到下一个阶段的差距变小Р稳态概率Р系统经过很多阶段之后处于某一特定状态的概率与该系统的初始状态无关? 在经过很多转移之后趋向的概率称为稳态概率? 下面我们来计算稳态概率Р当n足够大,П(n+1) 和П(n)的差别可以忽略不计,在稳态状态中,令π1(n+1)= π1(n)= π1, π2(n+1)= π2(n)= π2,则Р稳态概率可以理解为这两家商店的市场占有率Р进行马尔可夫分析后,对决策的影响Р知道了市场占有率(稳态概率)对于决策的制定非常有价值? 假设阿希礼超级市场酝酿开展一场广告大战,以便讲默菲的顾客吸引到自己的商店中来,假设这一战略可以使默菲顾客转向自己的概率从0.1增加到0.15,则转移概率如下:Р则新的稳态概率(市场占有率):Р 同理,阿希礼也可以通过促销增加自己顾客的忠诚度。Р目前购物周期Р下个购物周期Р默菲食品店阿希礼超级市场Р默菲食品? 阿希礼超市Р0.85 0.15? 0.2 0.8Р阿希礼的市场占有率得到了明显的变化
全文预览
