Марковское свойство — в теории вероятностей и статистике термин, который относится к памяти случайного процесса . Это свойство было названо в честь русского математика Андрея Маркова .

Стохастический процесс обладает марковским свойством, если условное распределение вероятностей будущих состояний процесса зависит только от нынешнего состояния, а не от последовательности событий, которые предшествовали этому. Процесс, обладающий этим свойством, называется марковским процессом . Термин «строгое марковское свойство» похож на «марковское свойство», за исключением того, что понятие «настоящего состояния процесса» заменяется на марковский момент времени . Оба термина, «свойства Маркова» и «строгого свойства Маркова» были использованы в связи с особым свойством экспоненциального распределения — «отсутствие памяти».

Для процессов с дискретным временем с марковским свойством, см. цепь Маркова .