A cadeia de Markov, também conhecida como modelo de Markov ou processo de Markov, é um conceito desenvolvido dentro da teoria da probabilidade e estatística que estabelece uma forte dependência entre um evento e outro evento anterior. Sua principal utilidade é a análise do comportamento de processos estocásticos.
A explicação dessas cadeias foi desenvolvida pelo matemático de origem russa Andréi Márkov em 1907. Assim, ao longo do século XX, essa metodologia foi utilizada em inúmeros casos práticos da vida cotidiana.
É também conhecido como uma cadeia de Markov biestável simples.
Como Markov apontou, em sistemas ou processos estocásticos (isto é, aleatórios) que apresentam um estado presente, é possível conhecer seus antecedentes ou desenvolvimento histórico. Portanto, é possível estabelecer uma descrição de sua probabilidade futura.
Mais formalmente, a definição assume que em processos estocásticos a probabilidade de algo acontecer depende apenas do passado histórico da realidade que estamos estudando. Por esse motivo, costuma-se dizer que essas strings têm memória.
A base das cadeias é conhecida como propriedade de Markov, que resume o que foi dito anteriormente na seguinte regra: o que a cadeia experimenta no tempo t + 1 depende apenas do que aconteceu no tempo t (o imediatamente anterior).
Diante dessa explicação simples da teoria, pode-se observar que é possível por meio dela saber a probabilidade de um estado ocorrer a longo prazo. Isso sem dúvida ajuda a previsão e estimativa por longos períodos de tempo.
Onde a cadeia de Markov é usada?
As cadeias de Markov têm visto uma aplicação real significativa em negócios e finanças. Isso, ao permitir, como foi indicado, analisar e estimar padrões de comportamento futuros dos indivíduos com base em experiências e resultados anteriores.
Isso pode se refletir em diversos campos como a inadimplência, o estudo do comportamento do consumidor, a demanda sazonal de mão de obra, entre outros.
O sistema desenvolvido por Markov é bastante simples e tem, como já dissemos, uma aplicação prática bastante fácil. No entanto, muitas vozes críticas apontam que tal modelo simplificado não pode ser totalmente eficaz em processos complexos.