Tengo un cuatro-estado, de Markov de tiempo discreto proceso dependiente del tiempo de transición de matrices que después de un tiempo dado T las matrices de ser constante. La idea es que la gente en un programa de dejar el programa en una variedad de maneras. Todo el mundo empieza en el estado 1, y los estados 2, 3 y 4 son de absorción, pero el estado 4 representa el relativamente pequeño porcentaje de personas que están "perdidos en el sistema' - en otras palabras, el estado 4 representa nuestra ignorancia de lo que le pasa a la gente en lugar de un verdadero resultado.
Me gustaría usar agrupar a los coloque en estado 4 con aquellos en el estado 1 y ejecutar esto como un tres-estado del sistema, y comparar esto con el enfoque ingenuo de funcionamiento de este como un cuatro-estado del sistema, a continuación, se entregase a aquellos que son asintóticamente en el estado 4 en los estados 2 y 3 de acuerdo a sus proporciones relativas. (en otras palabras, p_2/(p_2 + p_3) de aquellos en estado 4 de entrar en el estado 2 después de que el sistema se ejecute a tiempo infinito y similares para el estado 3)
De una parte áspera de garabatos no parece que estos dos métodos dan el mismo resultado, así que sería bueno para tener una idea sobre el error involucrado. Para este fin, aquí está mi pregunta:
Puedo tener punteros a la literatura sobre la formación de grumos en las cadenas de Markov (o relacionados con) sería de aplicación - incluso aproximadamente - en este ejemplo? O de lo contrario algunas palabras de consejo sobre cómo acercarse a este.
