cadenas de markov
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Probabilidades De Transición Estacionaria De Estados Estables. - Investigaciones - Omarsiyo

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INVESTIGACION DE OPERACIONES II: CADENAS DE MARKOV

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AQUI TENENMOS MAS INFPORMACION Y MAS A FONDO LO QUE ES LA FORMULACION Y TEORIA DE LAS CADENAS DE MARKOV

 

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Cadenas de Markov - Estados absorbentes y de tiempo continuo

14.7.EstadosAbsorbentes...
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Proceso estocástico - Wikipedia, la enciclopedia libre

En estadística, y específicamente en la teoría de la probabilidad, un proceso estocástico es un concepto matemático que sirve para caracterizar una sucesión de variables aleatorias (estocásticas) que evolucionan en función de otra variable, generalmente el tiempo. Cada una de las variables aleatorias del proceso tiene su propia función de distribución de probabilidad y, entre ellas, pueden estar correlacionadas o no.

Cada variable o conjunto de variables sometidas a influencias o impactos aleatorios constituye un proceso estocástico.

En los procesos estocásticos se pueden usar las matrices para definir el número de evento, ya que no necesitan la historia para "predecir", sino de los hechos que están presentes se "predice" un comportamiento cadenas de Markov.[1]

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Cadena de Markov - Wikipedia, la enciclopedia libre

En la teoría de la probabilidad, se conoce como cadena de Márkov a un tipo especial de proceso estocástico discreto en el que la probabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediatamente anterior. En efecto, las cadenas de este tipo tienen memoria. "Recuerdan" el último evento y esto condiciona las posibilidades de los eventos futuros. Esta dependencia del evento anterior distingue a las cadenas de Márkov de las series de eventos independientes, como tirar una moneda al aire o un dado.

Reciben su nombre del matemático ruso Andrei Andreevitch Markov (1856-1922), que las introdujo en 1907.[1]

Estos modelos muestran una estructura de dependencia simple, pero muy útil en muchas aplicaciones.

LAS CADENAS DE MARKOV ES UNA TERIA DE LA PROBABILIDAD A UN TIPO ESPECIAL DE PROCESO ESTOCASTICO DISCRETO , DE QUE EN LA PROBABILIDAD DE QUE OCURRA UN EVENTO DEPENDE DEL EVENTO INMEDIATAMENTE DEL ANTERIOR. ESTAS CADENAS TIENEN MEMORIA: RECUERDAN EL ULTIMO EVENTO Y ESTO CONDICIONA LAS POSIBILIDADES DE LOS EVENTOS FUTUROS.

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