【ほじょへんすうほう (supplementary variable method)】
例えば M/G/1 において, 時刻 t {\displaystyle t\,} の系内客数を ξ ( t ) {\displaystyle \xi (t)\,} , サービス経過時間を X ( t ) {\displaystyle X(t)\,} , 残余サービス時間を R ( t ) {\displaystyle R(t)\,} と表せば, 確率過程 { ξ ( t ) } {\displaystyle \{\xi (t)\}\,} はマルコフ過程とはならないが, ベクトル過程 ζ X ( t ) = { ξ ( t ) , X ( t ) } {\displaystyle \zeta _{X}(t)=\{\xi (t),X(t)\}\,} および ζ R ( t ) = { ξ ( t ) , R ( t ) } {\displaystyle \zeta _{R}(t)=\{\xi (t),R(t)\}\,} は, マルコフ過程となる. 確率変数 X ( t ) {\displaystyle X(t)\,} , R ( t ) {\displaystyle R(t)\,} を補助変数といい, 適当な補助変数の導入により, マルコフ化が可能となる. この解析法を補助変数法という.
の系内客数を 
, サービス経過時間を 
, 残余サービス時間を 
と表せば, 確率過程 
はマルコフ過程とはならないが, ベクトル過程 
および 
は, マルコフ過程となる. 確率変数 , を補助変数といい, 適当な補助変数の導入により, マルコフ化が可能となる. この解析法を補助変数法という.