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經濟學同金融學：有好多同呢啲領域相關嘅現象都類似馬可夫鏈，例如有研究指，股價嘅上上落落可以大致上用隨機漫步嚟模擬（隨機漫步假說）；除此之外，亦都有研究試過用馬可夫鏈嚟模擬商業週期（指經濟週期性噉好景同不景）。
遊戲：有好多遊戲都或多或少噉帶有隨機性，例如大富翁等嘅好多枱上遊戲都會涉及玩家用擲骰仔等嘅方法嚟決定遊戲跟住發生乜嘢事，所以遊戲嘅狀態（例如「每位玩家有幾多錢同企喺棋盤上面邊個位」）會有隨機性嘅變化；於是研究遊戲嘅人（可以睇遊戲設計等嘅領域）可以用馬可夫鏈嚟做模擬呢啲遊戲嘅數學模型。
運動：原則上，運動係遊戲嘅一種，都係涉及一班人跟住規則嚟交鋒；例如棒球就俾人指話可以想像成馬可夫鏈（每個狀態有「壘 A 有冇人」同「壘 B 有冇人」等嘅變數），而交戰雙方兩隊啲球員嘅實力－跑得有幾快或者擊球有幾準呀噉－會決定轉移概率。
呢點令到用馬可夫鏈嚟模擬現實現象嗰陣慳返好多時間－要預測個系統下一刻嘅狀態嗰陣，淨係需要知個系統嘅現時狀態。
事實上，「由過往嘅數據嗰度建立能夠預測未來嘅模型」正正就係科學最緊要嘅目的之一。
喺實際應用上，研究者用電腦計馬可夫鏈嘅數嗰陣，因為電腦記憶體實係有限嘅，所以電腦計數嗰時能夠記住嘅數「可能有幾多個位」都係有限嘅。
結構方程式模型源於科學運算開始普及嘅 1960 至 70 年代。呢種分析方法做嘅嘢係搵出能夠描述隱藏變數之間嘅關係嘅方程式，可以想像成迴歸分析同因素分析嘅結合。
一個結構方程式模型嘅量度模型；G呢個因素由 5 個實際量度到嘅變數 (柞 x) 反映。
結構方程式模型其中一種最重要嘅用途係攞嚟分析所謂嘅隱藏變數：喺心理學同相關領域上，研究者成日都會應付一啲「唔能夠直接量度、淨係有得由一柞變數數值反映」嘅因素。
例如係智能噉，智能呢家嘢到咗廿一世紀初都冇得直接度，淨係有得靠受試者答智商測試嘅問題嗰時得到嘅分數反映。
結構方程式模型就可以分析呢啲隱藏變數嘅內部結構，以及隱藏變數之間嘅關係。
結構方程式模型喺社會科學同商學上相當常用。噉係因為呢啲領域應付嘅好多時都係人類，而人類唔似得原子或者細胞噉可以俾研究者擺喺個實驗室裏面隨意操控，所以呢啲領域嘅研究成日都要應付一啲冇得直接量度嘅嘢－研究者就往往焗住要諗，有得量度嘅變數有冇可能會反映到量度唔到嗰啲變數嘅數值。
結構方程式模型會話到俾研究者知「呢柞變數似唔似係反映緊同一個隱藏因素」同埋「隱藏因素 A 嘅數值能唔能夠預測隱藏因素 B 嘅」等嘅資訊，研究者可以用呢啲資訊嚟做假說檢定，驗證佢哋啲假說。
迴歸分析係統計模型上嘅一類技術，用嚟建立描述兩個或者以上唔同變數之間嘅關係嘅數學模型：喺統計學上，研究者好多時會想用一個變數嘅數值嚟預測第啲變數嘅數值。
喺最簡單嗰種情況下，個統計模型會涉及兩個連續嘅變數，當中一個係自變數，而另一個就係應變數，而個研究者會用個 IV 嘅數值嚟預測個 DV 嘅數值；對個研究者嚟講，一個可能嘅做法係搜集啲數據返嚟，用啲數據做迴歸分析，整個模型（即係畫條線）出嚟，個模型就能夠幫佢預測「當 IV 係呢個數值嗰陣，假設第啲因素不變，個 DV 嘅數值會傾向係幾多」。
原則上，如果有個方法可以由過往數據嗰度搵出 a 同埋 b 等參數嘅數值，第時就可以靠條式大致上用 IV 嘅值估計 DV 嘅值。統計學同機械學習等嘅領域上有好多演算法可以用嚟搵出呢啲參數嘅數值。
因素嘅想像圖；家陣研究者想量度 T 呢個睇唔到嘅因素（例如智能），於是就俾受試者做個測驗，有 k 咁多條題目，X1、X2、X3... Xk，當中每條題目都有個誤差值 ei以及 λi（λi 簡單講係反映嗰條題目嘅得分同 T 有幾強相關）。
因素分析係一系列用嚟將大量變數轉化成少量因素嘅統計方法。因素分析有好多種，不過做法一般都係由若干個直接觀察到嘅變數嗰度推想一個能夠解釋呢啲變數嘅變化嘅因素出嚟，而最後得出呢個因素能夠一定程度上反映嗰柞變數嘅變化。
因素分析喺心理測量上極之常用：一個心理測驗會有若干條題目，而設計個測驗嘅人一般會嘗試用統計模型模擬個測驗嘅因素結構。
舉個例說明，而家有一個智商測驗，測驗有 50 條題目，當中頭 25 條題目量度邏輯能力，而尾嗰 25 條題目量度語言能力，即係話呢個測驗理論上有兩個因素－邏輯能力同語言能力。
而頭嗰 25 條題目理論上應該會係邏輯能力（l1）嘅函數而非語言能力（l2）嘅函數－由量度邏輯能力嗰 25 條題目當中是但攞一條嘅分數 qi嚟睇，qi=β1l1+β2l2，而 β1>β2，當中 β1 同 β2 係數值有方法估計嘅系數。
結合上述講嘅嘢，以下呢個就係一個結構方程式模型：呢個模型涉及 7 個直接量度得到嘅變數，由圖下方嗰 7 個方形代表；跟住有兩個隱藏變數（圓形）－智能同學力表現，當中智能由 4 個指標代表，學力表現由尾嗰 3 個變數代表（基本上就係因素分析做嘅嘢）。
跟住個結構方程式模型仲搵出咗智能同學力表現呢兩個隱藏變數之間嘅關係（基本上就係迴歸分析做嘅嘢），發現智能（自變數）可以預測學力表現（應變數）。
講明智能同啲指標之間嘅關係嘅方程式（由智能去指標嘅箭咀）嘅就係所謂嘅量度模型，而講明智能同學力表現之間嘅關係嘅方程式（由智能去學力表現嘅箭咀）就係所謂嘅結構模型。每個箭咀掕住嘅數字反映段關係有幾強，數值愈接近 1 關係就愈勁。
要建立結構方程式模型，第一步要做嘅嘢係要手上有一個數據庫，數據庫入面包含樣本裏面每個個體喺每個可觀察變數上嘅數值，而且每個個體之間都係獨立同分佈嘅。
喺得到數據之後，就要嘗試估計出量度模型，即係「隱藏變數」同「觀察到嗰啲變數」之間嘅方程式。
喺結構方程式模型當中，分析者要指明個模型係乜嘢樣嘅－有幾多個隱藏變數、邊個指標變數反映邊個隱藏變數。
然後分析者就要揀用邊種技術嚟估計個模型啲參數（啲箭咀掕住嘅數值）。喺廿一世紀初嘅統計學界，最大似然估計係其中一種最常用嘅做法：最大似然估計會先搵出一個機會率函數，呢個函數會反映「觀察到手上數據嘅數值」（X）同「模型參數」（θ）之間嘅關係，而最大似然估計演算法嘅目標係要搵出 θ 嘅數值應該要係幾多先可以令 Pr(X|θ)（已知模型參數係 θ 噉嘅樣，觀察到手上呢柞數據嘅機會率）嘅數值有咁大得咁大。
結構方程式模型嘅量度模型係所謂嘅確定型因素分析。既然要造量度模型嚟搵出一柞變數一齊反映緊嘅隱藏因素，就暗示咗呢柞變數之間會有返咁上下強嘅相關－啲變數之間嘅協方差數值會有返咁上下大。
喺一般嘅探索型因素分析當中，研究者唔會作出任何事先假設，而係會由手上嘅數據嗰度，俾啲演算法自己嚟估計個模型（條 xi−μi式係點），頂櫳會指定隱藏因素嘅數量。
相比之下，做得量度模型就假設研究者經已諗好咗個模型係點：研究者要憑手上嘅理論知識，推斷個模型應該大致上係點嘅樣－包括「有幾多個隱藏因素」、「邊個可量度變數反映邊個隱藏因素」，然後造量度模型嘅演算法就會作出大量嘅運算，睇吓研究者提出嘅模型「同數據反映嘅嘢有幾夾」（睇下面適合度）－喺度嘗試「確定」個模型係咪啱使。
確定型因素分析會得出所謂嘅因素負荷量，因素負荷量係喺每個量度咗嘅變數同個隱藏因素之間有嘅一個數，值喺 0 到 1 之間，係嗰個變數同個隱藏因素之間嘅統計相關。
如果一個變數嘅因素負荷量大，就表示佢同個隱藏因素有強嘅統計相關，而如果一個變數嘅因素負荷量細，噉就表示佢同個隱藏因素之間嘅統計相關弱。
每個隱藏因素都有個箭咀指住反映佢嘅變數，而箭咀掕住嘅數字就係嗰個隱藏因素同嗰個指標變數之間嘅因素負荷量，例如 scale 1 呢個變數係智能呢個隱藏因素嘅指標，兩者之間嘅因素負荷量係 0.7。