El modelo de Markov captura las probabilidades de transición entre diferentes estados. Puede combinarse con el análisis probabilístico utilizando las técnicas de Monte Carlo para analizar la interacción entre las distribuciones de probabilidad de cada una de las variables. Esto permitirá conocer la incertidumbre en el modelo. Se utiliza frecuentemente en el
análisis Bayesiano para crear o actualizar modelos de distribuciones conjuntas de variables.
