现在，每一状态下的总改变速率(MA，MB，MC)应该再细分成改变到每一种状态时的数值，在本例中已经算出：
知道了一种状态向其它状态的改变速率，就允许我们计算任意一个状态在改变之前需要等待的时间tw，即
U为一个取0～1之间的随机数值。由此式，能进一步估计状态中以不同概率改变时所需要的时间，这对我们把握地理问题中的时间过程是十分有价值的。
马尔科夫过程的时间序列分析，已为不少学者应用到地理学的实际研究当中，并且获得了满意的结果。在应用中，我们必须保持两个合理的基本假设，其一，传递矩阵Pij在整个时间过程中保持不变，即保持迁移概率为常量的遍历过程，并以此进行预测；其二，在移向另一状态时，具有动态平衡的倾向。在此基础上，科尔曼(D.R.Colman)研究了英格兰西北部农产品加工问题；帕威尔(A.P.Power)等则研究了威尔士的农业结构变迁，都取得了很大的成功。我们应从他们的分析中，得到启发和借鉴，以服务于更加深入的理论研究。