Caso practico

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CADENAS DE MARKOV

Andrei Markov fue un matemático ruso que desarrolló la moderna teoría de procesos estocástico en el campo de la teoría de la probabilidad, profundizó en las consecuencias delteorema central del límite y en la ley de los grandes números. Una cadena de Markov, es una serie de eventos, en la cual la probabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediato anterior. Enefecto, las cadenas de este tipo tienen memoria, "Recuerdan" el último evento y esto condiciona las posibilidades de los eventos futuros, estas poseen ciertos estados que la definen tal como losestados estado transitorio, estado absorbente, estado recurrente, estado alcanzable, estado periódico y estado ergódico. En la investigación de operaciones son de gran relevancia el uso de los pronósticos,los cuales permitirán hacer predicciones de lo que puede suceder o esperar, son premisas o suposiciones básicas en que se basan la planeación y la toma de decisiones. Muchos métodos de pronósticos seapoyan en técnicas matemáticas complejas; el pronóstico se necesita como elemento de otros modelos y algunos pronósticos son una ayuda esencial en la planeación y solución de problemas. Hay dosmétodos fundamentales que se utilizan en esta área: Pronóstico cualitativo: este método es apropiado cuando los datos confiables son escasos o difíciles de emplear; y los Pronóstico cuantitativo: este haceuna extrapolación del pasado o se utiliza cuando se cuenta con suficientes datos estadísticos o confiables para especificar las relaciones existentes entre variables fundamentales. En el trabajopresentado a continuación se abordaran de manera completa tópicos de interés en el área de la investigación de operación tales como las cadenas de Markov y la clasificación de los estados de estas, losprocesos estocásticos, cadenas absorbentes y los diferentes modelos de pronósticos que representan una herramienta fundamental para el éxito de cualquier empresa.
Este tipo de proceso, introducido...
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