Inteligencia de mercados
Páginas: 3 (622 palabras)
Publicado: 3 de abril de 2011
cadenas de markov
Recibiendo así su nombre por el matemático ruso Andrei Markov, las cadenas de Markov son una serie de eventos que tienden a ser causados, más probablemente, por el acto que seaconteció anteriormente. En efecto, las cadenas de este tipo tienen memoria. Recordando el ultimo evento, lo cual las condiciona, para eventos futuros. Esta dependencia del evento anterior distingue a lascadenas de Markov de las series de eventos independientes, como tirar una moneda al aire o un dado.
Se pueden tener varios enfoque en cuanto a las cadenas de Markov, por ejemplo en los negocios,las cadenas de Markov se han utilizado para analizar los patrones de compra de los deudores morosos, para planear las necesidades de personal y para analizar el reemplazo de equipo. En matemáticas, sedefine como un proceso estocástico discreto que cumple con la Propiedad de Markov, es decir, si se conoce la historia del sistema hasta su instante actual, su estado presente resume toda lainformación relevante para describir en probabilidad su estado futuro.
Retomando la parte matemática: Una cadena de Markov es una secuencia X1, X2, X3, .. de variables aleatorias. El rango de estas variables,es llamado espacio estado, el valor de Xn es el estado del proceso en el tiempo n. Si la distribución de probabilidad condicional de Xn+1 en estados pasados es una función de Xn por sí sola,entonces:
Donde xi es el estado del proceso en el instante i. La identidad mostrada es la Propiedad de Markov.
Entonces tenemos que una cadena de Markov es una serie de eventos, en la cual laprobabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediato anterior. En efecto, las cadenas de este tipo tienen memoria. “ Recuerdan” el último evento y esto condiciona las posibilidades de los eventosfuturos. Esta dependencia del evento anterior distingue a las cadenas de Markov de las series de eventos independientes, como tirar una moneda al aire o un dado. El análisis de Markov, llamado así...
Recibiendo así su nombre por el matemático ruso Andrei Markov, las cadenas de Markov son una serie de eventos que tienden a ser causados, más probablemente, por el acto que seaconteció anteriormente. En efecto, las cadenas de este tipo tienen memoria. Recordando el ultimo evento, lo cual las condiciona, para eventos futuros. Esta dependencia del evento anterior distingue a lascadenas de Markov de las series de eventos independientes, como tirar una moneda al aire o un dado.
Se pueden tener varios enfoque en cuanto a las cadenas de Markov, por ejemplo en los negocios,las cadenas de Markov se han utilizado para analizar los patrones de compra de los deudores morosos, para planear las necesidades de personal y para analizar el reemplazo de equipo. En matemáticas, sedefine como un proceso estocástico discreto que cumple con la Propiedad de Markov, es decir, si se conoce la historia del sistema hasta su instante actual, su estado presente resume toda lainformación relevante para describir en probabilidad su estado futuro.
Retomando la parte matemática: Una cadena de Markov es una secuencia X1, X2, X3, .. de variables aleatorias. El rango de estas variables,es llamado espacio estado, el valor de Xn es el estado del proceso en el tiempo n. Si la distribución de probabilidad condicional de Xn+1 en estados pasados es una función de Xn por sí sola,entonces:
Donde xi es el estado del proceso en el instante i. La identidad mostrada es la Propiedad de Markov.
Entonces tenemos que una cadena de Markov es una serie de eventos, en la cual laprobabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediato anterior. En efecto, las cadenas de este tipo tienen memoria. “ Recuerdan” el último evento y esto condiciona las posibilidades de los eventosfuturos. Esta dependencia del evento anterior distingue a las cadenas de Markov de las series de eventos independientes, como tirar una moneda al aire o un dado. El análisis de Markov, llamado así...
Leer documento completo
Regístrate para leer el documento completo.