Explicación del modelo de Markov
Un método de previsión muy fiable sería aquel que analizase la evolución de distintos desarrollos teniendo en cuenta las interrelaciones entre dichos desarrollos e introdujese la variable tiempo.A partir de un estudio del tipo Delphi, se obtienen como conclusiones las probabilidades y las fechas estimadas de ocurrencia de los eventos del cuestionario. Sin embargo, no se consideran las interrelaciones entre los distintos desarrollos.
El modelo de Markov va a caracterizar el desarrollo secuencial tecnológico mediante dos parámetros probabilísticos: la secuencia de los desarrollos y el tiempo entre desarrollos sucesivos. Estos dos parámetros se pueden representar con los conceptos transición de estados y tiempo de permanencia en el estado.
Se dice que un proceso es de Markov cuando verifica la propiedad de Markov: la evolución del proceso depende del estado actual y del próximo, y no de anteriores o posteriores.
A partir de un Delphi clásico se pueden extraer los parámetros característicos del modelo de Markov. Con estos parámetros se puede hacer un análisis de los prosesos de Markov por ordenador, estudiando el proceso secuencial en el tiempo y hallando la disttribución de probabilidades en el tiempo de los desarrollos.
Como consecuencia se obtienen un conjunto de cadenas, denominadas cadenas de Markov, que indican posibles caminos para conseguir un desarrollo tecnológico. Usando este tipo de cadenas, se puede realizar una previsión del futuro en la que se analiza la evolución de distintos desarrollos, teniendo en cuenta las interacciones entre desarrollos e introduciendo la variable tiempo.
