Elementare Markoweigenschaft
Die elementare Markoweigenschaft ist in der Wahrscheinlichkeitstheorie eine Eigenschaft von stochastischen Prozessen. Sie ist eine allgemein formulierte Bedingung daran, wie sehr der Prozess von seiner Vergangenheit beeinflusst wird und ermöglicht die Definition von Markowprozessen unter vielfältigen Rahmenbedingungen.
Definition
Gegeben sei eine Indexmenge  
sowie ein stochastischer Prozess 
 
mit Werten in 
 
und mit erzeugter 
Filtrierung 
. 
Der Prozess  
hat die elementare Markoweigenschaft, wenn für jedes 
 
und alle 
 
mit 
 
gilt, dass 
.
Interpretation
Aufbauend auf dem bedingten 
Erwartungswert lässt sich der Term  
interpretieren als die beste Vorhersage, die man für das Ereignis 
 
angeben kann, wenn man über die Informationen aus 
 
verfügt. 
Die Filtrierung  
enthält nun alle Informationen über den Verlauf des Prozesses von Beginn bis zum 
Zeitpunkt 
, 
die σ-Algebra 
 
nur die Informationen über den Zeitpunkt 
. 
Die elementare Markoweigenschaft besagt nun, dass die beste Vorhersage für 
ein Ereignis sich nicht mit der Informationslage verändert. Egal ob man den 
gesamten Verlauf bis  
oder nur den aktuellen Zustand in 
 
kennt, die Vorhersage für den weiteren Verlauf des Prozesses wird dadurch nicht 
verändert. Dies ist die „Gedächtnislosigkeit“ bzw. das „kurze Gedächtnis“, das 
alle Markowprozesse kennzeichnet. 
Beziehung zur schwachen Markoweigenschaft
Die elementare Markoweigenschaft ist allgemeiner als die Schwache Markoweigenschaft. Diese fordert die Existenz eines Markowkerns, der die Übergangswahrscheinlichkeiten beschreibt. Außerdem fordert sie im Gegensatz zur elementaren Markoweigenschaft, dass die Übergangswahrscheinlichkeiten zeitunabhängig sind, sie wird also nur von homogenen Markowprozessen erfüllt.


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Datum der letzten Änderung: Jena, den: 31.03. 2021