We propose a new method of analyzing the reversed absorbing Markov chain. The results of the forward absorbing Markov chain are well-known. Most researches on the reversed absorbing Markov chain have been focused on finding the specific properties of it using respectively different techniques. In this thesis, we intend to find the method generally applicable and straghtforward. The reversed counterparts of some properties are intuitively derived. Then, we introduce the proper sample space method to find them. Its procedures are as follows : First, we properly define a sample space consisting of all the relevant variables having the property we intend to find. Then, we derive the joint, marginal and conditional probability distributions necessary for obtaining the property. Using this method, we can derive al the results obtained before and some new ones. Finally, we show that the proper sample space method can be adapted to obtain the results of the original forward chain. With the proposed method, we can find almost all the properties on the absorbing Markov chain.
본 논문은 역 흡수 마아코프 연쇄를 분석하는 새로운 방법에 관한 연구이다. 전방 흡수 마아코프 연쇄의 결과들은 널리 알려져 있고, 역 흡수 마아코프 연쇄에 대한 대부분의 연구들은 각 결과를 얻기 위해 각기 다른 방법을 사용하여 왔다. 본 논문에서는 기본적이지만 완벽하고 일반적으로 응용가능한 방법을 생각해 보았다. 역 흡수 마아코프 연쇄의 여러 결과를 얻기 위해 고유 표본 공간 방법을 고안하였다. 그 방법은 우선 구하고자 하는 결과를 얻기 위해 필요한 모든 변수들을 포함한 표본 공간을 정의하고, 그로부터 결합 확률분포, 주변 확률분포, 조건부 확률분포 등을 구하여 원하는 결과에 맞게 해석하는 절차를 따른다. 이 방법을 이용해서 전방 흡수 마아코프 연쇄에 대한 결과들도 얻을 수 있음을 보였다. 즉, 고유 표본 공간 방법을 이용하여 흡수 마아코프 연쇄에 대한 거의 모든 특성들을 구할 수 있다.
