마르코프연쇄인구모형 (Markov Chain Population Model)
한 줄 정의: 인구를 여러 상태(생존/사망, 지역, 혼인상태 등)로 구분하고, 개인이 한 상태에서 다른 상태로 이동할 확률(전이확률)이 현재 상태에만 의존한다는 마르코프 성질을 가정하여 미래의 상태별 인구분포를 추계하는 확률모형으로, 다중상태생명표와 다지역인구모형의 수학적 기초를 이룬다.
쉽게 풀면
사람들을 여러 상태(살아있음/사망, 사는 지역, 결혼상태 등)로 나누고, 한 상태에서 다른 상태로 옮겨갈 확률만 알면 미래 인구분포를 계산할 수 있다고 보는 확률 모형이다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
본 연구는 혼인상태 전이확률을 추정하여 마르코프연쇄인구모형으로 미래의 혼인상태별 인구구성 변화를 추계하였다.
논문에서는 상태 간 전이확률행렬을 구성하고 이를 반복 곱하여 여러 시점 이후의 상태별 인구분포를 계산하는 다중상태 인구추계의 기법으로 활용된다.
주의할 점
전이확률이 현재 상태에만 의존한다는 마르코프 가정은 실제로는 과거 이력(예: 결혼 지속기간)의 영향을 받는 경우가 많아 지나치게 단순화된 가정일 수 있다.