Karar problemlerinde, belirsizliklere dayanan olaylara ilişkin karar alma ile sıkça yüz yüze kalırız. Bu belirsizlik genelde, karşılaşılan veya karşılaşılacak durumların belirsizliğinden ve temel değişkenin beklenilmeyen değişim kaynağından ortaya çıkar. Belirsizliklerin yarattığı durumlar ve temel değişkenlerin değişimi olasılık modelleriyle tanımlanabilir. Süreçler için olasılık modelleri, rassal biçimde zaman boyunca gelişir. Böyle süreçlere stokastik süreçler adı verilir. Bir anlamda, bir süreç sabit veya tesadüfi zaman aralıklarında rastgele değişebilirse bu süreç stokastik süreçtir. Markov süreci bir stokastik süreç olup gelecekteki olayların bir durumunu içerir. Markov süreçleri ileride ortaya çıkması olası durumların gerçekleşme olasılıklarını, geçmiş verilerden değil şu andaki verilerden yararlanarak bulur. Markov zinciri (analizi), bir değişkenin şimdiki davranış tarzından hareketle aynı değişkenin gelecekteki davranış biçimini öngörmek için kullanılan bir analiz yöntemidir. Bu analiz Rus matematikçi Andrei A. Markov tarafından 20. yüzyılın başlarında geliştirilmiştir.  Bu bilgilerden de anlaşıldığı gibi stokastik süreç, Markov süreci ve zinciri hakkında seçeneklerde yer alan ifadelerin tümü doğrudur, dolayısıyla doğru cevap E’dir.