Ejercicios Resueltos Cadenas De Markov En Tiempo Continuo ensayos y trabajos de investigación

Recuperación Segundo Parcial Nombre: Carnet: Esvin Armando González Monzón 200915286 Pedro Pablo Tum Santos 200714212 Instrucciones: A continuación se le presenta una serie de tres problemas relacionados con Cadenas De Markov, lea cada problema con atención, de ser necesario plantee la matriz de transición y luego responda las preguntas para cada problema. 1) En la actualidad existen dos videojuegos de fútbol que lideran el mercado internacional, FIFA (de EA Sports)...

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Cadenas de Markov 1.        Una computadora se inspecciona cada hora. Se encuentra que está trabajando o descompuesta. Si está trabajando la probabilidad de que siga trabajando la siguiente hora es 0.9 Si está descompuesta, se toman las medidas para repararla lo que puede llevar más de una hora. Siempre que la computadora esté descompuesta, Independientemente de cuanto tiempo haya pasado, la probabilidad de que siga descompuesta  la siguiente hora es 0.35. A.      Modele el sistema como una cadena...

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Cadenas de Markov Ejemplos a resolver Ejemplo 1 Suponga que en el mercado se consiguen 3 tipos de gaseosas colas que son: coca cola, Pepsi cola y big cola cuando una persona a comprado coca cola existe una probabilidad de que la siga consumiendo del 75%, un 15% de que compre Pepsi cola y un 10% de que compre big cola; cuando el comprador actualmente consume Pepsi existe una probabilidad de que la siga comprando de 60%, un 25% que compre coca cola y un 15% big cola; si en la actualidad consuma...

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flujo de fluidos utilizando los principios y leyes de la Mecánica de Fluidos, además de que es una asignatura fenomenológica, requiere que el estudiante no sólo tenga conocimiento de los conceptos y teoría, siendo capaz de resolver los problemas y ejercicios académicos, sino también tenga las competencias necesarias 8242299635 PRÁCTICA 1. CONCEPTOS FUNDAMENTALES En la presente práctica se realizarán tres experimentos para reconocer tres magnitudes fundamentales para...

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 Las cadenas de Márkov son una herramienta para analizar el comportamiento y el gobierno de determinados tipos de procesos estocásticos, esto es, procesos que evolucionan de forma no determinística a lo largo del tiempo en torno a un conjunto de estados. Una cadena de Márkov, por tanto, representa un sistema que varía un estado a lo largo del tiempo, siendo cada cambio una transición del sistema. Dichos cambios no están predeterminados, aunque sí lo está la probabilidad del próximo estado en...

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de tiempo al esperar recibir un servicio o la pérdida de clientes por abandono del sistema, y el costo de proporcionar el servicio, que representa la cantidad de dinero que hay que pagar por cuestión de sueldos y salarios, energía, mantenimiento y depreciación del personal o equipo. ¿Qué es la tasa de llega y de servicio? La tasa de llegada se determina por el número de elementos en la cola en un tiempo t, y la tasa de servicio por el numero de elementos que se pueden atender en un tiempo t. ...

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El presente trabajo se enfoca en exponer el tema de “las cadenas de Markov” y algunas de sus aplicaciones en la ingeniería , con el objetivo de mostrar la importancia que tiene para el desarrollo tecnológico. Las cadenas de Markov son una herramienta para analizar el comportamiento y todo aquello que abarcan determinados tipos de procesos estocásticos; es decir, procesos que evolucionan de forma no determinista a lo largo del tiempo en torno a un conjunto de estados. El trabajo se encuentra...

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CADENA DE MARKOV Definición: 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...

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CADENAS DE MARKOV Y SUS APLICACIONES Las cadenas de markov son modelos probabilísticos que se usan para predecir la evolución y el comportamiento a corto y a largo plazo de determinados sistemas. Ejemplos: reparto del mercado entre marcas; dinámica de las averías de máquinas para decidir política de mantenimiento; evolución de una enfermedad,… Una Cadena de Markov (CM) es: o Un proceso estocástico o Con un número finito de estados (M) o Con probabilidades de transición estacionarias o Que...

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CADENA DE MARKOV 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...

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JOSÉ JONATHAN TORRES GONZÁLEZ | INVESTIGACION DE OPERACIONES II | CADENAS DE MARKOV | INVESTIGACION DE OPERACIONES II | CADENAS DE MARKOV | CADENAS DE MARKOV Las cadenas de Markov se incluyen dentro de los denominados procesos estocásticos. Dichos estudian el comportamiento de variables aleatorias a lo largo del tiempo X(t,w). Se definen como  una colección de variables aleatorias {X(t,w), t Î I}, donde X (t,w) puede representar por ejemplo los niveles de inventario al final de la semana...

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Cadenas de Markov a tiempo continuo Cadenas de Markov a tiempo continuo Definición Sea un proceso estocástico a tiempo continuo con espacio o bien un subconjunto de estados numerable S. Usualmente de S. Decimos que que es una cadena de Markov a tiempo continuo si las probabilidades de transición tienen la siguiente propiedad: Para cada h, t ≥ 0 y j є S (1) Cadenas de Markov a tiempo continuo En un proceso estocástico es común que las variables en el tiempo sean independientes...

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CONCEPTO 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...

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3 Tipos de Cadenas de Márkov 3 1. Cadenas irreducibles 3 2. Cadenas positivo-recurrentes 4 3. Cadenas regulares 4 4. Cadenas absorbentes 4 5. Cadenas de Márkov en tiempo continuo 5 Ejemplo Cadena Regular: Se realiza una encuesta con el objetivo de determinar la preferencia de gasolineras en la ciudad capital durante el presente año. Así como su nivel de lealtad con estos. 5 Ventajas 6 Aplicaciones 7 Software 8 Bibliografía 9 Concepto El análisis de Márkov se define como...

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CADENAS DE MARKOV Algunas veces es motivo de interés, saber cómo cambia una variable aleatoria a través del tiempo. Por ejemplo, se desearía conocer como evoluciona el precio de las acciones de una empresa en el mercado a través del tiempo, etc. Esto se explica con lo que se conoce como un proceso estocástico. Hay un tipo de procesos estocásticos conocidos como Cadenas de Markov, que se verán a lo largo de esta unidad. Suponga que se observa una característica de un sistema en puntos discretos...

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CADENAS DE MARKOV Las cadenas de markov reciben este nombre debido al matemático Andrei Andreevitch Markov  y consisten en un proceso discreto en el cual la probabilidad de que se lleve a cabo un evento es dependiente del evento inmediatamente anterior. Por lo tanto, la característica más destacada de esta herramienta es la capacidad de " recordar" el último evento y esto condiciona las posibilidades de los eventos futuros Para llevar a cabo el desarrollo de la cadena de markov se requiere...

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UNIDAD II CADENAS DE MARKOV DIEGO CÁMARA BATUN ING.  MIRIAM HILDEGARE SANCHEZ MONROY 16/Septiembre/2012 Cadenas de Markov Definición : Sea la secuencia x1,...,xn,...,xL; xi  X; i  {1,...,L}. Para que un proceso sea markoviano de orden n, se tiene que cumplir que: P{xL+1 / xL,...,x1} = P{xL+1 / xL,...,xL-n+1} Aunque el caso que nos ocupa es con índice "i" y variable aleatoria discretos, también hay procesos markovianos con índice y/o variable aleatoria continuos. Definición: Un proceso...

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DE ESTADÍSTICA ANALISIS PROBABILÍSTICO Catedrática: Inga. Ma. Eugenia Aguilar Auxiliar: Ángel Navarro CADENAS DE MARKOV Una cadena de Markov es una sucesión de ensayos de un experimento en el que los resultados posibles de cada ensayo permanecen iguales de ensayo a ensayo, son finitos y sus probabilidades dependen solamente del resultado del ensayo anterior. Para ilustrar una cadena de Markov, consideremos la situación siguiente: imagine que un pueblo pequeño, solo tiene dos estaciones de servicio...

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Cadenas homogéneas y no homogéneas[editar] Una cadena de Márkov se dice homogénea si la probabilidad de ir del estado i al estado j en un paso no depende del tiempo en el que se encuentra la cadena, esto es: P(X_{n}=j|X_{{n-1}}=i)=P(X_{1}=j|X_{0}=i)\, para todo n y para cualquier i, j. Si para alguna pareja de estados y para algún tiempo n la propiedad antes mencionada no se cumple diremos que la cadena de Márkov es no homogénea. Probabilidades de transición y matriz de transición[editar] La...

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desconocidas. Es un conjunto o sucesión de variables aleatorias: {X(t)CG } definidas en un mismo espacio de probabilidad. • Normalmente el índice t representa un tiempo y X(t) el estado del proceso estocástico en el instante t. • El proceso puede ser de tiempo discreto o continuo si G es discreto o continuo. • Si el proceso es de tiempo discreto, usamos enteros para representar el índice: {X1, X2, ...} 1. Serie mensual de ventas de un producto 2. Estado de una máquina al final de...

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Ejercicio de cadenas de Markow 1- Suponga que la probabilidad de lluvia mañana es de 0.5 si hoy llueve, y que la probabilidad de un día claro (sin lluvia) mañana es de 0.9 si hoy esta claro. Suponga también que estas probabilidades no cambian para cualquier día. a) Dibuje el diagrama de transición de un paso para el problema b) Si la probabilidad de que llueva hoy es de 0.5, determine la probabilidad de que llueva dentro de n días para n= 2,5,10 y 20 2- Una particula...

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RIVERA LIC EN INFORMÁTICA 4 SEMESTRE GRUPO C INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES II CADENAS DE MARKOV: Las cadenas de markov son modelos probabilísticos que se usan para predecir la evolución y el comportamiento a corto y a largo plazo de determinados sistemas. Una cadena de Márkov, es una serie de eventos, en la cual la probabilidad 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...

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CADENAS DE MARKOV Las cadenas de Markov se utilizan en problemas en los que ocurre una secuencia de estados para un sistema y en los que existe una probabilidad de transición entre un estado y el siguiente. La probabilidad de esta transición se expresa mediante una matriz que se conoce como matriz de transición, matriz de Markov, matriz estocástica o matriz de probabilidad Las columnas de esta matriz expresan la probabilidad de ocurrencia de un evento completo, y por lo tanto deben sumar 1 ó 100%...

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Introducción: La cadena de markov es un proceso o sucesión de eventos que se desarrolló en el tiempo en el cual el resultado en cualquier etapa contiene algún elemento que depende de un proceso al azar se denomina un proceso aleatorio o proceso estocástico. Son modelos probabilísticos que se usan para predecir la evolución y el comportamiento a corto y a largo plazo de determinados sistemas. Definición de cadenas de Markov. Es una herramienta para...

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parámetro t del tiempo es discreto (es decir t = 0,1,...). Cadenas de Markov de tiempo continuo Tal suposición es adecuada para muchos problemas, pero existen ciertos casos (como en algunos modelos de líneas de espera) en los que se requiere un parámetro de tiempo continuo , debido a que el proceso se está observando de manera continua a través del tiempo. 6-1 6-2 Diseñó: Andrés Gómez Sean: Estados posibles del sistema 0,1,..,M Los estados son discretos t´=r t´=s t ´ = s+t Tiempo pasado Tiempo...

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Tarea Cadenas de Markov Modelos Estocásticos Profesor: Fernando Paredes Pregunta Nro.1 Una determinada empresa de manufactura dispone de un lugar con espacio suficiente para almacenar los desperdicios generados semanalmente. Las cantidades de desperdicios que produce semanalmente la empresa, vienen dados por variable aleatorias X independientes idénticamente distribuidas, con distribución de probabilidades dada por: P {X = k} = αk, k = 0, 1, 2,....... Al final de cada semana, si se han...

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Unidad 4 4.2 Formulacion Cadenas de Markov 4.3 Procesos Estocasticos 4.4 Propiedad Markoviana Primer Orden CADENAS DE MARKOV 4.4 Propiedad Markoviana de primer orden. Se dice que un proceso estocástico tiene la propiedad markoviana si P Xt+1 = j = P X t+1 , para toda t = 0, 1, . . y toda sucesión i, j , K0 , K1 , . . , Ki-1 . Se puede demostrar que esta propiedad markoviana es equivalente a establecer una probabilidad condicional de cualquier “evento” futuro dados cualquier “evento...

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BARINAS, MAYO DE 2010 Cadena de Markov Una cadena de Márkov, que recibe su nombre del matemático ruso Andrei Andreevitch Markov (1856-1922), es una serie de eventos, en la cual la probabilidad 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 eventos futuros. Esta dependencia del evento anterior distingue a las cadenas de Márkov de las series de eventos...

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Problemas de Cadenas de Markov 1. El centro de cómputo en la Universidad ha estado experimentando tiempo de bloqueo en las computadoras. Supongamos que los ensayos de un proceso de Markov asociado se definen como periodos de una hora y que la probabilidad de que el sistema este en un estado de funcionamiento, o en un estado bloqueado, se basa en el estado del sistema en el periodo anterior. Los datos históricos muestran las siguientes probabilidades de transición: De A Funcionando Bloqueado ...

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TECNOLÓGICO DE CULIACÁN ING. INDUSTRIAL CADENAS DE MARKOV BURGOS MARCO ANTONIO CULIACAN, SIN. 27 DE JUNIO DEL 2013. RESUMEN. 2 Las cadenas de Markov se utilizan para hallar la probabilidad de un evento luego de que ocurra un evento inmediato, Son modelos dinámicos estocásticos así como dependientes del tiempo los procesos de Markov se utilizan para describir diversas situaciones, en particular, los procesos de Markov son descriptivos porque buscan determinar en forma...

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4.1. INTRODUCCIÓN A LAS CADENAS DE MARKOV………………………...6 4.2. PROBABILIDAD DE TRANSICIONES ESTACIONARIAS DE N PASOS.9 4.3. ESTADO ESTABLE……………………………………………………………16 4.4. ESTADOS ABSORBENTES…………………………………………………..23 4.5. USO DE SOFTWARE CONCLUSIÓN………………………………………………………………………..28 BIBLIOGRAFIA……………………………………………………………………….29 INTRODUCCIÓN En las cadenas de Markov considera ciertos puntos discretos en el tiempo , para toma valores de 1, 2...

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CADENAS DE MÁRKOV. Andréi Andréyevich Márkov: (14 de junio de 1856 - 20 de julio de1922) fue un matemático ruso conocido por sus trabajos en la teoría de los números y la teoría de probabilidades. Los principales campos de investigación de Markov fueron la estadística, la teoría de la probabilidad, el cálculo y la teoría de números, su obra más famosa, las cadenas de Markov, fue un producto de un interés exclusivamente teórico. CONCEPTO DE CADENA DE MARKOV: Las cadenas de Markov son unas herramientas...

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PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS CADENAS DE MARKOV EN LA IMPROVISACIÓN DE SONIDOS MUSICALES DOCENTE: ING. OLHA SHARHORODSKA Presentado por: Arequipa – Perú 2010 ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN 3 2. MARCO TEÓRICO 4 2.1 Cadena De Markov 4 2.2 Cadenas de Markov aplicado a la música 4 2.3 Melodía 4 2.4 Sonidos musicales 5 3. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO 6 INTRODUCCIÓN Las cadenas de Markov son una herramienta para analizar el comportamiento...

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0124-4361/Vol.5/No.9/Año 2007 CADENAS DE MARKOV, UNA SENCILLA APLICACION GUSTAVO MESA* Resumen En este trabajo se explica un tópico específico de las cadenas de Markov, un campo de aplicación que combina los elementos de la teoría de probabilidad con el álgebra matricial. Abstrac In this work explains a specific topic of the chains of Markov, an application field that combines the elements of the theory of probability with matrix algebra PALABRAS CLAVES Cadena Markov, Algebra Matricial, Probalidades ...

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Cadenas De Markov En Tiempo Discreto Introducción Introducción Proceso estocástico: Colección indexada de variables aleatorias ● { X t , t ≥0 } Una cadena de Markov es un proceso estocástico que cumple con la propiedad Markoviana, es decir: ● P { X t 1 =i t 1 / X t=i t , X t 1 =i t 1 ,... , X 1=i 1 , X 0=i 0 }=P { X t1=i t1 / X t =i t } Las probabilidades condicionales: ● P { X t 1 =i t 1 / X t=i t } se llaman Probabilidades de Transición Estacionarias. ...

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INTRODUCCIÓN A LAS CADENAS DE MARKOV El análisis de Markov debe su nombre al matemático ruso A. Markov quien en la primera década de nuestro siglo fue el primero en estudiar este tipo de fenómenos aplicándolo al movimiento browniano. Posteriormente hubo otros científicos que aportaron al desarrollo de la teoría y las aplicaciones de este tema, entre los que destacan Wiener y Kolmogorov. El análisis de markov estudia los cambios que sufre una variable en un proceso dado, donde las propiedades...

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4.2 Formulación de las cadenas de Markov. Una cadena de Markov es una serie de eventos, en la cual la probabilidad 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 eventos futuros. 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. En la figura 1 se muestra...

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de las cadenas de Markov. Una cadena de Markov es una serie de eventos, en la cual la probabilidad 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 eventos futuros. 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.     En los negocios, las cadenas de Markov...

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TEMA: Probabilidades de transición estacionarias de un solo paso y Probabilidades de transición estacionarias en n pasos. OBJETIVO Conocer la aplicación de las Cadenas de Markov en la vida cotidiana, así como su interpretación y método adecuado para aplicarlas. DESARROLLO DEL TEMA Probabilidades de transición estacionarias de un solo paso. Se dice que un proceso estocástico tiene la propiedad markoviana si: P { Xt+1 = j | X0 = K0 , X1 = K1 , . ., Xt-1 = Kt-1 , = Kt-1, Xt=1}= P {X t+1 |...

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  Una cadena de Markov, recibe su nombre del matemático ruso Andrei Markov, es una serie de eventos, en la cual la probabilidad 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 eventos futuros.. El desarrollo de problemas de tiempo discreto requieren de ciertas condiciones para considerarse como cadenas de Markov, y un proceso estocástico (Xn, n=0,1,2,....)...

1095  Palabras | 5  Páginas

Cadenas de markov Probabilidad de transición Una cadena me markov, se representa a través de una matriz cuadrada que tiene el mismo número de filas que de columnas, para efectos didácticos llamaremos las columnas “x “, mientras que las filas las llamaremos “Y”, en la matriz se tienen varios estados en las columnas y se repiten en las filas, el valor en la intercesión entre dos puntos (x,y) representa la probabilidad de que se pase de un estado “Y” a un estado “X”, | X1 | X2 | X3 | ...

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CADENAS DE MARKOV 4.8 Probabilidad de transición estacionarias de estados estables. Teorema Sea P la matriz de transición de una cadena de M estados . Existe entonces un vector tal que Se establece que para cualquier estado inicial i , . El vector a menudo se llama distribución de estado estable, o también distribución de equilibrio para la cadena de Markov. Para encontrar la distribución de probabilidades de estacionario para una cadena dada cuya matriz de transición es P, según el teorema...

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 TALLER CADENA DE MARKOV Y SISTEMAS DE COLAS PRESENTADO A: ING. ROBERTO OSIO PRESENTADO POR: KEVIN SALAZAR LUIS TRUJILLO ING. INDUSTRIAL UNIVERSIDAD SIMON BOLIVAR 2 DE JUNIO DE 2014 CADENA DE MARKOV Y SISTEMAS DE COLAS 1. Una grúa de una planta con sótano y dos plantas realiza viajes de una a otra planta. La planta en el que finaliza el viaje n-esimo de la grúa sigue un proceso de markov. Se sabe que la mitad de los viajes que parten del sótano...

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 CADENAS DE MARKOV (CADENAS ABSORBENTES) CADENAS DE MARKOV CADENAS ABSORBENTES Muchas aplicaciones interesantes de las cadenas de Markov incluyen cadenas en las que algunos de los estados son absorbentes y el resto son transitorios. A esas cadenas se les llama cadenas absorbentes. Siempre que una cadena de Markov tiene estados absorbentes no calculamos probabilidades de estado estable debido a que se comienza en un estado transitorio, entonces...

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Ejercicios Resueltos de Derivadas usando la regla de la cadena. 1) y = (x3 + 3)5 y'= 5(x3 + 3)4d/dx(x3 + 3) y'= 5(x3 + 3)4 d/dx(3x2) y'=  15x2(x3 + 3)4 2) y = (-3x5+1)3 y' = 3(-3x5+1)2 d/dx(-3x5+1) y' = 3(-3x5+1)2(-15x4) y' = -45x4(-3x5+1)2 3) y= (5x 2+ 3)4 y'= 4(5x 2+ 3)3 d/dx(5x 2+ 3) y'= 4(5x 2+ 3)3 (10x) y'= 40x(5x 2+ 3)3 4) y= (-x4 -3) -2 y'= -2(-x4 -3)-3 d/dx(-x4 -3) y'= -2(-x4 -3)-3 (-4x3) y'=  -8x3(-x4 -3)-3  y = (-2x2 + 1 )1/2 y' = 1/2 (-2x2 + 1 )-1/2 d/dx (-2x2 + 1) y' = 1/2 (-2x2...

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horas, caza por 2 horas, y come por 30 minutos. Asumiendo que el tigre se mantiene en cada estado un tiempo exponencial, modele la vida del tigre como una cadena de Markov a tiempo continuo. ¿Cuáles son las probabilidades estacionarias? 2. Suponga una cadena de Markov con estados 𝑆 = {0 ,1, 2} con la matriz de tasa 𝑅 presentada, donde 𝜆, 𝜇 > 0. 0 𝑅 = [𝜇 𝜇 𝜆 0 0 0 𝜆] 0 Haga la cadena de Markov y encuentre los parámetros 𝑟𝑖 y 𝑝𝑖𝑗 de este proceso Recuerde que 𝒑𝒊𝒋 = 𝒓𝒊𝒋 /𝒓𝒊 , donde...

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Una cadena de Markov, que recibe su nombre del matemático ruso Andrei Markov, es una serie de eventos, en la cual la probabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediato anterior. En efecto, las cadenas de este tipo tienen memoria. Pues se puede decir que recuerdan el último evento y esto condiciona las posibilidades de los eventos futuros. 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...

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TEMA 1.- CADENES DE MARKOV 1.- Tipus de fenòmens de la realitat social: a) Fenòmens detarminístics: són aquells el resultat dels quals es poden predir amb certesa. Passa amb la majoria de fenòmens naturals. b) Fenòmens estocàstics o aleatòris: els resultats o concrecions dels fenòmens objecte d'estudi no es poden predir amb certesa. La majoria de fenòmens socials són d'aquest tipus. 2.- Concepte d'esdeveniment i probabilitat: Esdeveniment: qualsevol dels possibles resultats d'un...

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pagados, $15,000 retrasados un trimestre, y el resto retrasado 2 trimestres. | $50,000 | 3 | $42,000 pagados, y el resto retrasado un trimestre. | $100,000 | 4 | $50,000 pagados. | Exprese la situación del préstamo de banco 1 como una cadena de Markov. SOLUCION: E1 = TRIMESTRE 0 E2= TRIMESTRE 1 E3= TRIMESTRE 2 E4= TRIMESTRE 3 E5= TRIMESTRE 4 E6= TRIMESTRE 5 Calculo de probabilidades 0 | 2,000 | 3,000 | 3,000 | 2,000 | 10,000 | .2 | .3 | .3 | .2 | 1 | 4,000 | 12,000 | 6,000 |...

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días soleados, le siguen días soleados, y al 80% de los días nublados le siguen días nublados. Con esta información modelar el clima del pueblo con una cadena de Markov. 2. El ascensor de un edificio con bajo y dos pisos realiza viajes de uno a otro piso. El piso en el que finaliza el viaje n-esimo del ascensor sigue una cadena de Markov. Se sabe que la mitad de los viajes que parten del bajo se dirigen a cada uno de los otros pisos, mientras que si un viaje comienza en el primer piso,...

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Cuando una persona ha comprado Coca Cola hay una probabilidad de 90% de que siga comprándola la vez siguiente. Si una persona compró Pepsi, hay 80% de que repita la vez siguiente. Se pide: SOLUCIÓN La situación se puede modelar como una cadena de Markov con dos estados {Coca-Cola, Pepsi-Cola}= {C, P} La matriz de transición para el orden C, P, es: a) Si una persona actualmente es comprador de Pepsi. ¿Cuál es la probabilidad de que compre Coca Cola pasadas dos compras a partir de hoy? ...

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Tarea Resolver las siguientes cadenas de markov, y seguir las instrucciones para cada uno de ellos, pueden utilizar voyage para resolver los siguientes problemas. 1) La Universidad Libre ha estudiado la trayectoria de sus estudiantes yh a descubierto que: A) 70% de los estudiantes de nuevo ingreso regresan al año siguiente, de segundo año el 15% volverá como estudiante de nuevo ingreso y el resto no regresará. B) El 75% de los estudiantes de segundo año volverán al año siguiente como estudiantes...

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PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA II CADENAS DE MARKOV EN TIEMPO DISCRETO GRUPO 9 Con la presente práctica se pretende valorar: los conocimientos adquiridos por el alumno sobre Cadenas de Markov en Tiempo Discreto; la formalización y la especi…cación de problemas reales cuya solución requiere el uso de la informática; capacidad de elegir y usar los métodos analíticos y de modelización; capacidad de describir una solución de forma abstracta; capacidad de diseñar y realizar experimentos apropiados, interpretar...

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UNIVERSITARIO DEL SUR NEGOCIOS INTERNACIONALES MAESTRA: MARTHA LETICIA RUJANO SILVA CADENAS DE MARKOV Mi Ranchito Restaurant Carretera Cd. Guzmán-Zapotiltic km 2.5 Tel. 01 (341) 4106607 Julio 2011 Estudiantes de sexto semestre de la Lic. en Negocios Internacionales. Mariela S. Martínez Ortega, Ana R. González Villanueva, José Andrés Raygoza Rodríguez. Aplicación de las cadenas de Markov, evaluación del entorno publicitario en Mi Ranchito Restaurant. Enero-febrero, 2011, Universidad...

1707  Palabras | 7  Páginas

Página 927 Ejercicio 3 Considere la siguiente matriz de transición: a. ¿Qué estados son transitorios? b. ¿Cuáles estados son recurrentes? c. Identifique los conjuntos cerrados de estados. d. ¿Esta cadena es ergódica? Solución: La cadena de transición quedara de la siguiente manera: a) Ningún estado es transitorio b) Todos los estados son recurrentes c) El estado 4 es un conjunto cerrado puesto que no es alcanzado desde ningún otro estado. d) Di es una cadena ergódica pues...

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SOFTWARE EDUCATIVO: CADENAS DE MARKOV EN TIEMPO DISCRETO OLGA LUCIA GARCIA PINTO FELIPE NIETO AVILA PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL BOGOTÁ 2004  TESIS Director RAFAEL GUILLERMO GARCIA CACERES Ingeniero Industrial PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL BOGOTÁ 2004 6 DEDICATORIA A mis padres y hermanos:...

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Inspección de calidad 10. Empacado 11. Producto ¿Qué es la ingeniería concurrente? es un concepto que integra las áreas técnicas y no técnicas de una empresa para el diseño y manufactura de productos donde su objetivo es minimizar costos, reducir el tiempo de diseño y busca la alta productividad. Concepto de manufactura flexible. Consta de varias maquinas donde cada una de ellas es capaz de realizar varias operaciones, estos sistemas flexibles respecto al numero de piezas que pueden producir de manera...

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primario es en materiales que circulan por ductos, cañerías y cintas transportadoras, en caída libre, bajo presión o en posición horizontal. El uso de material magnético permite obtener un campo de atracción de alta intensidad que no disminuye en el tiempo, sin ningún consumo eléctrico. Las trampas magnéticas están construidas con acero inoxidable, lo que las hace aptas para trabajar con materiales líquidos o en condiciones húmedas.  INFORMACION TECNICA: Trampa Magnetica es el nombre genérico...

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CADENAS DE MARKOV: HERRAMIENTA DIARIA Cuantas veces en nuestro diario acontecer usamos expresiones como, “eso fue suerte”, “lo que pasó fue producto del azar”, o “que suerte que justo hoy, tenía que llover”, como podemos notar todas estas palabras están adjudicando el grado de responsabilidad sobre el resultado a un ente ajeno a nuestro actuar, que no depende de nosotros; y es bastante claro que para nosotros es el azar. Este concepto no es desconocido para nosotros, dado que a lo largo de...

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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) 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 efectos aleatorios constituye...

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