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问题：求数据模型与决策作业！急！加分的求数据模型与决策作业！1、根据你 
求数据模型与决策作业！1、  根据你现有的数据资料，把资料的背景和要准备解决的问题写清楚；2、  任选一案例，进行数据建模分析，用EXL来做，运算的过程可以打印下来粘贴到卷子上；3、  根据你数据分析的结果，看是否解决了所提出问题。所有的数据资料必须是真实的，可以是网上的,可以是自己单位的！例如经济开发区的投入和产出问题等
回答：定随机过程 。如果对任意正整数 ，任意的 ，任意的 S是 的状态空间，总有                   则称 为尔可夫过程。在这个定义中，如果把时刻 看作“现在”，时刻 是“将来”，时刻 是“过去”。马尔可夫过程要求：已知现在的状态 ，过程将来的状态 与过程过去的状态 无关。这就体现了马尔可夫过程具有无后效性。通常也把无后效性称为马尔可夫性。从概率论的观点看，马尔可夫过程要求，给定 时， 的条件分布仅与 有关，而与 无关。二、马尔可夫链及其转移概率    马尔可夫链是参数离散、状态离散的最简单的马尔可夫过程。在马尔可夫链 中，一般取参数空间 。马尔可夫链的状态空间 的一般形式是 。  1、马尔柯夫链定义：一个随机序列{X(t),  t=1,2,3,…}取值于正整数空间E={0,1,2,……},或者为E的子集，如果有：                   xi∈E={0,1,2,……} ;   i=1,2,…则称为序列 为马尔柯夫(Markov)链。这种序列具有马尔可夫性，也叫无后致性。注意：t和i均取整数。2、马尔柯夫链的含义：可以这样理解：序列 的“将来”只与“现在”有关而与“过去”无关。3、马尔柯夫链的状态：马尔柯夫链序列 中的某一个符号X(ti)的数值一定为E中的某一个元素xi（或xj），这时，称xI(或xj)为随机序列的一个状态Si。4、马尔柯夫链的一步转移概率马尔柯夫(Markov)链的统计特性用条件概率（状态转移概率）来描述：习惯上把转移概率记做 这称为马氏链的一步转移概率。为马尔柯夫链从状态i变为状态j的条件概率。它满足：(概率的加法公式)pij(1)(t)≥0      i j ∈E 5、马尔柯夫链的K步转移概率：其k步转移概率为：为马尔柯夫链从状态i经过k步（k个单位时间）后变为状态j的条件概率：       它满足：p(k)ij(t)≥0      i j ∈E