Markov-modellen, zoals deze bij de personeelsplanning worden gebruikt, leveren geen exacte voorspellingen voor de toekomstige bezetting van de rangen binnen een te beschouwen organisatie. Een reden hiervoor is, dat bijvoorbeeld schommelingen in het personeelsverloop nooit exact kunnen worden voorspeld uit beschikbare historische gegevens over het personeelssysteem. In dit rapport zullen de statistische aspecten van de toepassing van Markovmodellen in de personeelsplanning worden belicht. Fouten tengevolge onnauwkeurige schattingen van overgangswaarschijnlijkheden zullen worden beschouwd en worden vergeleken met de variantie in de schattingen tengevolge van het stochastische karakter van het model. Daarnaast zullen schattingen voor de verwachte kwadratische fout in de voorspellingen worden gegeven. Voorts zullen de gevolgen voor de kwaliteit van de voorspellingen van het clusteren van toestanden in het Markov-model, waarbij binnen één cluster historische promotie- en verloopgegevens worden geaggregeerd, worden besproken
