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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) queevolucionan 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 estarcorrelacionadas o no.
Cada variable o conjunto de variables sometidas a influencias o impactos aleatorios constituye un proceso estocástico.
Contenido
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• 1 Ejemplos
• 2 Definiciónmatemática
o 2.1 Casos especiales
• 3 Referencias

[editar] Ejemplos
• Los siguientes son ejemplos dentro del amplio grupo de las series temporales:
o Señales de telecomunicación
o Señalesbiomédicas (electrocardiograma, encefalograma, etc.)
o Señales sísmicas
o El número de manchas solares año tras año
o El índice de la bolsa segundo a segundo
o La evolución de la población de un municipioaño tras año
o El tiempo de espera en cola de cada uno de los usuarios que van llegando a una ventanilla
o El clima es un gigantesco cúmulo de procesos estocásticos interrelacionados (velocidad delviento, humedad del aire, etc) que evolucionan en el espacio y en el tiempo.
o Los procesos estocásticos de orden mayor a uno, como el caso de una serie de tiempo de orden 2 y una correlación de cerocon las demás observaciones.
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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
[editar] Definición matemática
Un proceso estocástico se puede definir equivalentemente de dosformas diferentes:
• Como un conjunto de realizaciones temporales y un índice aleatorio que selecciona una de ellas.
• Como un conjunto de variables aleatorias indexadas por un índice , dado...
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