마코프 성질을 활용한 예측 모델과 항공 일정 지연 데이터 적용

본 논문은 임의의 수치 데이터가 마코프 성질을 만족하는지 검증하고, 이를 이용해 미래 값을 확률 1로 예측하는 방법을 제시한다. 정규분포 백색 잡음으로 구성된 랜덤 워크 모델을 가정하고, 샤피로‑윌크 검정을 통해 정상성을 확인한다. 항공 일정 중단 횟수 데이터를 사례로 삼아, 평균·분산 기반의 구간 예측과 비용 추정을 수행한다.

저자: Robert A. Murphy

본 논문은 “마코프 성질을 이용한 예측 모델”이라는 주제로, 임의의 수치 데이터 집합이 마코프 성질을 만족하는지 검증하고, 이를 통해 미래 값을 확률 1로 예측하는 절차를 제시한다. 먼저, 관측값을 실수 집합 I의 부분집합 T에 정의된 시간 인덱스 t∈T에 대응하는 확률 변수 X_t 로 모델링한다. 마코프 성질은 정의 1에 따라, 모든 연속된 시점 t₀