Markov-egenskapen är en term inom sannolikhetsteori och statistik som syftar på minnet av en slumpmässig process . Denna fastighet har fått sitt namn efter den ryske matematikern Andrey Markov .
En stokastisk process har en Markov-egenskap om den villkorade sannolikhetsfördelningen av framtida tillstånd i processen endast beror på det aktuella tillståndet och inte på händelseförloppet som föregick det. En process som har denna egenskap kallas en Markov-process . Termen "strikt Markov-egendom" liknar "Markov-egendom", förutom att begreppet "processens nuvarande tillstånd" ersätts med ett Markov-tidsögonblick . Både termerna "Markov-egenskaper" och "strikta Markov-egenskaper" har använts i samband med en speciell egenskap hos den exponentiella fördelningen - "inget minne".
För diskreta processer med Markov-egenskapen, se Markov-kedjan .