Este documento presenta una unidad sobre cadenas de Markov. Explica conceptos clave como procesos estocásticos, procesos markovianos y cadenas markovianas. También describe cómo calcular probabilidades de estado estable usando operaciones matriciales y clasificar los estados de una cadena markoviana. Por último, detalla los criterios de evaluación para un proyecto sobre el matemático Andrei Markov y las aplicaciones de sus métodos.
Este documento resume los conceptos clave de las cadenas de Markov. Explica que las cadenas de Markov estudian el comportamiento de sistemas a través del tiempo mediante estados discretos y probabilidades de transición entre estados. También describe cómo calcular las probabilidades de transición estacionarias a largo plazo, determinar el estado estable de un sistema, y definir estados absorbentes.
Este documento presenta dos problemas resueltos sobre cadenas de Markov. En el primer problema, se modela una situación en la que se pintan bolas de una urna aleatoriamente como una cadena de Markov de 6 estados. Se encuentra la matriz de probabilidades de transición y se calculan dos probabilidades después de pintar bolas. En el segundo problema, se modela el pago de primas de seguro de una compañía en función de los accidentes pasados de un cliente como una cadena de Markov de 3 o 4 estados. Se calcula la prima promedio pagada por un cliente en un año.
Este documento presenta las fórmulas clave del sistema de cola M/M/1, incluyendo la fórmula para el factor de utilización, las probabilidades de que no haya unidades o que haya n unidades en el sistema, el número promedio de unidades en cola y en el sistema, los tiempos promedio que una unidad pasa en cola y en el sistema, y la probabilidad de que una unidad tenga que esperar por servicio.
Este documento describe los conceptos de cadenas de Markov de tiempo continuo. Explica que estas cadenas tienen un número finito de estados y probabilidades de transición estacionarias. Las variables de tiempo entre transiciones tienen distribución exponencial. También presenta las ecuaciones que describen las probabilidades de estado estable de la cadena. Como ejemplo, analiza un modelo de dos máquinas que se descomponen con distribución exponencial y se reparan.
Este documento explica el modelo de Markov, un proceso estocástico discreto en el que la probabilidad de un evento depende solo del evento anterior. Se utiliza para predecir la evolución de sistemas a corto y largo plazo mediante matrices de transición que muestran la probabilidad de pasar de un estado a otro. El modelo tiene aplicaciones en análisis de mercados, pronósticos y fallas de equipo.
El documento introduce las cadenas de Markov, que son un tipo de proceso estocástico donde la probabilidad del próximo estado depende únicamente del estado actual. Fueron desarrolladas por Andrey Markov a principios del siglo XX y se aplican en diversas áreas. Una cadena de Markov se caracteriza por su propiedad de Markov, donde el futuro depende solo del presente y no del pasado.
Este documento presenta los conceptos básicos de la programación dinámica. Explica que involucra tomar decisiones en etapas sucesivas donde las decisiones en una etapa afectan las futuras. Describe que los problemas se dividen en subproblemas más pequeños que se resuelven de forma recursiva comenzando por la última etapa hasta llegar a la primera para obtener la solución óptima del problema original. También cubre métodos para casos discretos y continuos.
Este documento resume los conceptos clave de las cadenas de Markov. Explica que las cadenas de Markov estudian el comportamiento de sistemas a través del tiempo mediante estados discretos y probabilidades de transición entre estados. También describe cómo calcular las probabilidades de transición estacionarias a largo plazo, determinar el estado estable de un sistema, y definir estados absorbentes.
Este documento presenta dos problemas resueltos sobre cadenas de Markov. En el primer problema, se modela una situación en la que se pintan bolas de una urna aleatoriamente como una cadena de Markov de 6 estados. Se encuentra la matriz de probabilidades de transición y se calculan dos probabilidades después de pintar bolas. En el segundo problema, se modela el pago de primas de seguro de una compañía en función de los accidentes pasados de un cliente como una cadena de Markov de 3 o 4 estados. Se calcula la prima promedio pagada por un cliente en un año.
Este documento presenta las fórmulas clave del sistema de cola M/M/1, incluyendo la fórmula para el factor de utilización, las probabilidades de que no haya unidades o que haya n unidades en el sistema, el número promedio de unidades en cola y en el sistema, los tiempos promedio que una unidad pasa en cola y en el sistema, y la probabilidad de que una unidad tenga que esperar por servicio.
Este documento describe los conceptos de cadenas de Markov de tiempo continuo. Explica que estas cadenas tienen un número finito de estados y probabilidades de transición estacionarias. Las variables de tiempo entre transiciones tienen distribución exponencial. También presenta las ecuaciones que describen las probabilidades de estado estable de la cadena. Como ejemplo, analiza un modelo de dos máquinas que se descomponen con distribución exponencial y se reparan.
Este documento explica el modelo de Markov, un proceso estocástico discreto en el que la probabilidad de un evento depende solo del evento anterior. Se utiliza para predecir la evolución de sistemas a corto y largo plazo mediante matrices de transición que muestran la probabilidad de pasar de un estado a otro. El modelo tiene aplicaciones en análisis de mercados, pronósticos y fallas de equipo.
El documento introduce las cadenas de Markov, que son un tipo de proceso estocástico donde la probabilidad del próximo estado depende únicamente del estado actual. Fueron desarrolladas por Andrey Markov a principios del siglo XX y se aplican en diversas áreas. Una cadena de Markov se caracteriza por su propiedad de Markov, donde el futuro depende solo del presente y no del pasado.
Este documento presenta los conceptos básicos de la programación dinámica. Explica que involucra tomar decisiones en etapas sucesivas donde las decisiones en una etapa afectan las futuras. Describe que los problemas se dividen en subproblemas más pequeños que se resuelven de forma recursiva comenzando por la última etapa hasta llegar a la primera para obtener la solución óptima del problema original. También cubre métodos para casos discretos y continuos.
Este documento describe el método de Montecarlo para calcular el valor de π. Explica que el método involucra lanzar una aguja de longitud conocida sobre una superficie con líneas paralelas equidistantes y contar el número de veces que la aguja corta una línea. La proporción de cortes entre lanzamientos tiende a π/2 a medida que se aumenta el número de lanzamientos. El documento también provee antecedentes históricos sobre el desarrollo del método de Montecarlo y ejemplos de su aplic
Este documento presenta una introducción a las cadenas de Markov. Explica que una cadena de Markov es un proceso estocástico discreto en el que la probabilidad de que ocurra un evento depende únicamente del evento anterior. Luego, describe algunos tipos de cadenas de Markov como cadenas irreducibles, positivo-recurrentes, regulares y absorbentes. Finalmente, introduce conceptos como la matriz de transición, el diagrama de transición y la probabilidad de transición estacionaria.
El documento describe cómo calcular las probabilidades de estado estable para un sistema markoviano descrito por una matriz de transición. Explica que a medida que aumenta el número de instantes, la matriz convergerá a un valor estable independiente del valor inicial. Muestra cómo resolver un sistema de ecuaciones para determinar las probabilidades de estado estable para una matriz de transición dada.
Este documento presenta una introducción a las cadenas de Markov, incluyendo definiciones, notaciones, tipos de cadenas de Markov y clasificaciones. Explica que una cadena de Markov es un proceso estocástico donde la probabilidad del próximo estado depende solo del estado actual y no de los estados anteriores. Proporciona ejemplos y discute conceptos como matrices de transición, distribuciones invariantes, recurrencia y periodicidad.
Este documento presenta los conceptos básicos de la teoría de colas, incluyendo las definiciones de sistemas de colas, llegadas de clientes, tiempos de servicio, y distribuciones de probabilidad comúnmente usadas como la exponencial y de Poisson. Explica los componentes clave de un sistema de colas como la cola, servicio e instalaciones, así como los costos asociados.
El documento describe el proceso de nacimiento y muerte, que modela las llegadas y salidas de clientes en un sistema de colas. Explica que las llegadas siguen una distribución exponencial con parámetro λ y las salidas una distribución exponencial con parámetro μ. Presenta ecuaciones para calcular las probabilidades de estado estable y métricas como el tiempo promedio en el sistema.
El documento describe el árbol de decisiones, una herramienta gráfica que ayuda a tomar decisiones bajo incertidumbre. Un árbol de decisiones representa visualmente todas las opciones y resultados posibles de una decisión, asignando probabilidades cuando hay incertidumbre. El documento explica los componentes de un árbol, como nodos de decisión y probabilidad, y pasos para construir y resolver uno para encontrar la opción óptima.
El documento describe las cadenas de Markov, que son modelos probabilísticos utilizados para predecir el comportamiento a corto y largo plazo de sistemas. Explica los elementos clave de una cadena de Markov, incluidos los estados, las probabilidades de transición y la propiedad Markoviana. También presenta ejemplos y cómo representar gráficamente las matrices de transición.
Este documento describe las cadenas de Markov, que son modelos probabilísticos que se usan para predecir la evolución y el comportamiento de sistemas a corto y largo plazo. Una cadena de Markov es un proceso estocástico con un número finito de estados posibles y probabilidades de transición estacionarias entre estados que dependen sólo del estado actual, no de los estados previos. El documento explica los elementos clave de una cadena de Markov, incluyendo los estados, las probabilidades de transición entre estados representadas en una matriz, y la distrib
En la siguiente presentación desarrollaremos un ejercicio de aplicación de las cadenas de Markov, básicamente aprenderemos a calcular la probabilidades de transición y de estado estable.
!Bienvenidos!
Este documento presenta la teoría de colas y los procesos de nacimiento y muerte. Explica conceptos clave como el estado del sistema, la longitud de la cola, las tasas de llegada y servicio. Describe el proceso de nacimiento como la llegada de clientes y el proceso de muerte como la salida de clientes. También cubre modelos de nacimiento puro y muerte pura, ecuaciones de balance, y cómo usar los procesos de nacimiento y muerte para calcular medidas clave de desempeño como el tamaño promedio de
Este documento presenta dos problemas sobre sistemas de cola M/M/K. El primer problema describe un sistema con dos canales con llegadas de Poisson y tiempos de servicio exponenciales. Se piden calcular varias métricas del sistema. El segundo problema expande el sistema a tres canales y pide calcular las nuevas métricas y determinar cuál sistema cumple mejor con un objetivo de servicio.
Es urgente informarse acerca de cómo la exposición a ruidos
en los puestos de trabajo puede influir en la salud y la seguridad de los trabajadores, al igual que en la productividad de cualquier empresa. Por tal motivo, es muy importante para
un Ingeniero Industrial, contar con herramientas y conocimientos para medir el ruido y de esta manera llevar acabo acciones correctivas y/o preventivas para combatir este
riesgo físico.
Este documento describe la distribución de Poisson, un tipo de distribución de probabilidad discreta que expresa la probabilidad de que ocurran un número específico de eventos en un período de tiempo. Fue formulada por Simeón Denis Poisson y determina la probabilidad de que ocurran eventos a una tasa media conocida de forma independiente en el tiempo. También cubre procesos de nacimiento y muerte puros y cómo se aplica la distribución de Poisson a procesos de llegada.
El resumen analiza la probabilidad de que cinco personas vivan 30 años o más, al menos tres personas vivan 30 años o más, y exactamente dos personas vivan 30 años o más, basado en tablas de probabilidad de longevidad. También calcula la probabilidad de obtener más caras que cruces al lanzar una moneda cuatro veces y la probabilidad de que conductores cometan infracciones de tránsito o no usen cinturón de seguridad. Finalmente, resume ejemplos de distribución de Poisson y normal.
El documento describe modelos para procesos de decisión de Markov. Explica que estos modelos involucran una cadena de Markov donde se observa el estado después de cada transición y se toma una decisión, la cual determina los costos y probabilidades de transición futuras. Proporciona un ejemplo de una máquina cuya condición se clasifica en 4 estados y se analizan políticas de mantenimiento como reemplazar la máquina o repararla. El objetivo es encontrar la política óptima que minimice el costo promedio a largo plazo.
El documento describe el método M grande para resolver programas lineales con restricciones de igualdad y desigualdad. El método comienza agregando variables artificiales para convertir todas las restricciones en igualdades y formar una solución básica inicial. Luego penaliza las variables artificiales en la función objetivo para eliminarlas de manera legítima a lo largo de las iteraciones del método simplex mejorado. Se presenta un algoritmo de 5 pasos para aplicar el método M grande a ejercicios prácticos.
Este documento describe la simulación por eventos discretos y sus características. Explica que mantiene un estado global del sistema que cambia solo mediante eventos almacenados en una cola. También describe los modelos de árboles de decisión y Markov comúnmente usados, así como las etapas típicas de la simulación por eventos discretos.
Cadenas de markov con estados absorbenteseduardoko
Los estados absorbentes en una cadena de Markov son estados a los que es imposible salir una vez que se entra. Un sistema de Markov con estados absorbentes contiene al menos un estado absorbente y permite llegar a un estado absorbente desde cualquier estado no absorbente. La matriz de transición de un sistema absorbente se divide en cuatro secciones distintas.
El documento describe la distribución exponencial, una distribución de probabilidad continua utilizada para modelar el tiempo entre eventos. Explica que sigue una función de densidad de probabilidad exponencial y analiza propiedades como la media y función de distribución. Luego presenta ejemplos como el tiempo entre desintegraciones de partículas radiactivas y el tiempo de espera en una línea telefónica.
Este documento introduce conceptos básicos sobre cadenas de Markov, incluyendo espacio muestral, probabilidad, variables aleatorias y procesos estocásticos. Explica que una cadena de Markov es un proceso estocástico que cumple con la propiedad de perdida de memoria, donde los estados futuros dependen solo del presente. También describe las probabilidades de transición, la clasificación de estados, y conceptos como estados absorbentes y probabilidades de estado estable.
Estadistica, Probabilidad E Investigacin De Operacinespaquitootd
Este documento presenta una variedad de temas relacionados con la investigación de operaciones y la probabilidad, incluyendo modelos de programación lineal, redes, toma de decisiones bajo condiciones de certeza e incertidumbre, procesos estocásticos, cadenas de Markov, líneas de espera, inventarios, programación dinámica y simulación. También explica conceptos como procesos estocásticos, cadenas de Markov, máquinas de estados y sus aplicaciones en física, meteorología, epidemiología, j
Este documento describe el método de Montecarlo para calcular el valor de π. Explica que el método involucra lanzar una aguja de longitud conocida sobre una superficie con líneas paralelas equidistantes y contar el número de veces que la aguja corta una línea. La proporción de cortes entre lanzamientos tiende a π/2 a medida que se aumenta el número de lanzamientos. El documento también provee antecedentes históricos sobre el desarrollo del método de Montecarlo y ejemplos de su aplic
Este documento presenta una introducción a las cadenas de Markov. Explica que una cadena de Markov es un proceso estocástico discreto en el que la probabilidad de que ocurra un evento depende únicamente del evento anterior. Luego, describe algunos tipos de cadenas de Markov como cadenas irreducibles, positivo-recurrentes, regulares y absorbentes. Finalmente, introduce conceptos como la matriz de transición, el diagrama de transición y la probabilidad de transición estacionaria.
El documento describe cómo calcular las probabilidades de estado estable para un sistema markoviano descrito por una matriz de transición. Explica que a medida que aumenta el número de instantes, la matriz convergerá a un valor estable independiente del valor inicial. Muestra cómo resolver un sistema de ecuaciones para determinar las probabilidades de estado estable para una matriz de transición dada.
Este documento presenta una introducción a las cadenas de Markov, incluyendo definiciones, notaciones, tipos de cadenas de Markov y clasificaciones. Explica que una cadena de Markov es un proceso estocástico donde la probabilidad del próximo estado depende solo del estado actual y no de los estados anteriores. Proporciona ejemplos y discute conceptos como matrices de transición, distribuciones invariantes, recurrencia y periodicidad.
Este documento presenta los conceptos básicos de la teoría de colas, incluyendo las definiciones de sistemas de colas, llegadas de clientes, tiempos de servicio, y distribuciones de probabilidad comúnmente usadas como la exponencial y de Poisson. Explica los componentes clave de un sistema de colas como la cola, servicio e instalaciones, así como los costos asociados.
El documento describe el proceso de nacimiento y muerte, que modela las llegadas y salidas de clientes en un sistema de colas. Explica que las llegadas siguen una distribución exponencial con parámetro λ y las salidas una distribución exponencial con parámetro μ. Presenta ecuaciones para calcular las probabilidades de estado estable y métricas como el tiempo promedio en el sistema.
El documento describe el árbol de decisiones, una herramienta gráfica que ayuda a tomar decisiones bajo incertidumbre. Un árbol de decisiones representa visualmente todas las opciones y resultados posibles de una decisión, asignando probabilidades cuando hay incertidumbre. El documento explica los componentes de un árbol, como nodos de decisión y probabilidad, y pasos para construir y resolver uno para encontrar la opción óptima.
El documento describe las cadenas de Markov, que son modelos probabilísticos utilizados para predecir el comportamiento a corto y largo plazo de sistemas. Explica los elementos clave de una cadena de Markov, incluidos los estados, las probabilidades de transición y la propiedad Markoviana. También presenta ejemplos y cómo representar gráficamente las matrices de transición.
Este documento describe las cadenas de Markov, que son modelos probabilísticos que se usan para predecir la evolución y el comportamiento de sistemas a corto y largo plazo. Una cadena de Markov es un proceso estocástico con un número finito de estados posibles y probabilidades de transición estacionarias entre estados que dependen sólo del estado actual, no de los estados previos. El documento explica los elementos clave de una cadena de Markov, incluyendo los estados, las probabilidades de transición entre estados representadas en una matriz, y la distrib
En la siguiente presentación desarrollaremos un ejercicio de aplicación de las cadenas de Markov, básicamente aprenderemos a calcular la probabilidades de transición y de estado estable.
!Bienvenidos!
Este documento presenta la teoría de colas y los procesos de nacimiento y muerte. Explica conceptos clave como el estado del sistema, la longitud de la cola, las tasas de llegada y servicio. Describe el proceso de nacimiento como la llegada de clientes y el proceso de muerte como la salida de clientes. También cubre modelos de nacimiento puro y muerte pura, ecuaciones de balance, y cómo usar los procesos de nacimiento y muerte para calcular medidas clave de desempeño como el tamaño promedio de
Este documento presenta dos problemas sobre sistemas de cola M/M/K. El primer problema describe un sistema con dos canales con llegadas de Poisson y tiempos de servicio exponenciales. Se piden calcular varias métricas del sistema. El segundo problema expande el sistema a tres canales y pide calcular las nuevas métricas y determinar cuál sistema cumple mejor con un objetivo de servicio.
Es urgente informarse acerca de cómo la exposición a ruidos
en los puestos de trabajo puede influir en la salud y la seguridad de los trabajadores, al igual que en la productividad de cualquier empresa. Por tal motivo, es muy importante para
un Ingeniero Industrial, contar con herramientas y conocimientos para medir el ruido y de esta manera llevar acabo acciones correctivas y/o preventivas para combatir este
riesgo físico.
Este documento describe la distribución de Poisson, un tipo de distribución de probabilidad discreta que expresa la probabilidad de que ocurran un número específico de eventos en un período de tiempo. Fue formulada por Simeón Denis Poisson y determina la probabilidad de que ocurran eventos a una tasa media conocida de forma independiente en el tiempo. También cubre procesos de nacimiento y muerte puros y cómo se aplica la distribución de Poisson a procesos de llegada.
El resumen analiza la probabilidad de que cinco personas vivan 30 años o más, al menos tres personas vivan 30 años o más, y exactamente dos personas vivan 30 años o más, basado en tablas de probabilidad de longevidad. También calcula la probabilidad de obtener más caras que cruces al lanzar una moneda cuatro veces y la probabilidad de que conductores cometan infracciones de tránsito o no usen cinturón de seguridad. Finalmente, resume ejemplos de distribución de Poisson y normal.
El documento describe modelos para procesos de decisión de Markov. Explica que estos modelos involucran una cadena de Markov donde se observa el estado después de cada transición y se toma una decisión, la cual determina los costos y probabilidades de transición futuras. Proporciona un ejemplo de una máquina cuya condición se clasifica en 4 estados y se analizan políticas de mantenimiento como reemplazar la máquina o repararla. El objetivo es encontrar la política óptima que minimice el costo promedio a largo plazo.
El documento describe el método M grande para resolver programas lineales con restricciones de igualdad y desigualdad. El método comienza agregando variables artificiales para convertir todas las restricciones en igualdades y formar una solución básica inicial. Luego penaliza las variables artificiales en la función objetivo para eliminarlas de manera legítima a lo largo de las iteraciones del método simplex mejorado. Se presenta un algoritmo de 5 pasos para aplicar el método M grande a ejercicios prácticos.
Este documento describe la simulación por eventos discretos y sus características. Explica que mantiene un estado global del sistema que cambia solo mediante eventos almacenados en una cola. También describe los modelos de árboles de decisión y Markov comúnmente usados, así como las etapas típicas de la simulación por eventos discretos.
Cadenas de markov con estados absorbenteseduardoko
Los estados absorbentes en una cadena de Markov son estados a los que es imposible salir una vez que se entra. Un sistema de Markov con estados absorbentes contiene al menos un estado absorbente y permite llegar a un estado absorbente desde cualquier estado no absorbente. La matriz de transición de un sistema absorbente se divide en cuatro secciones distintas.
El documento describe la distribución exponencial, una distribución de probabilidad continua utilizada para modelar el tiempo entre eventos. Explica que sigue una función de densidad de probabilidad exponencial y analiza propiedades como la media y función de distribución. Luego presenta ejemplos como el tiempo entre desintegraciones de partículas radiactivas y el tiempo de espera en una línea telefónica.
Este documento introduce conceptos básicos sobre cadenas de Markov, incluyendo espacio muestral, probabilidad, variables aleatorias y procesos estocásticos. Explica que una cadena de Markov es un proceso estocástico que cumple con la propiedad de perdida de memoria, donde los estados futuros dependen solo del presente. También describe las probabilidades de transición, la clasificación de estados, y conceptos como estados absorbentes y probabilidades de estado estable.
Estadistica, Probabilidad E Investigacin De Operacinespaquitootd
Este documento presenta una variedad de temas relacionados con la investigación de operaciones y la probabilidad, incluyendo modelos de programación lineal, redes, toma de decisiones bajo condiciones de certeza e incertidumbre, procesos estocásticos, cadenas de Markov, líneas de espera, inventarios, programación dinámica y simulación. También explica conceptos como procesos estocásticos, cadenas de Markov, máquinas de estados y sus aplicaciones en física, meteorología, epidemiología, j
Este documento presenta información sobre modelos de toma de decisiones con criterios múltiples y cadenas de Markov. Explica que las cadenas de Markov son modelos probabilísticos que se usan para predecir la evolución de sistemas, describiendo conceptos como estados, matriz de transición, distribución actual y estado estable. También incluye un ejemplo de aplicación de cadenas de Markov para predecir las preferencias de clientes de una tienda en semanas futuras basado en su comportamiento pasado.
un tipo especial de proceso estocástico discreto en el que la probabilidad de que ocurra un evento depende solamente del evento inmediatamente anterior.
El documento describe los contenidos de la asignatura Métodos Cuantitativos de Organización Industrial II. Se introducen tres técnicas cuantitativas de gestión: modelos de líneas de espera, cadenas de Markov y procesos de decisión markovianos, y programación dinámica. Estas técnicas comparten características como ser modelos dinámicos que representan la evolución de magnitudes a lo largo del tiempo y pueden ser deterministas u estocásticos.
Este documento describe la aplicación de cadenas de Markov a un proceso industrial de fabricación de tejas de asbesto cemento. Presenta el marco teórico de cadenas de Markov, incluyendo estados del sistema, la condición de Markov, probabilidades de transición y conceptos como regularidad y límites ergódicos. Luego describe el proceso industrial, muestra que cumple con la condición de Markov, y construye la matriz de transición. Finalmente, analiza propiedades como accesibilidad de estados, límites ergódicos y probabilidades de estado est
Estudio sobre el pronóstico de la tendencia del mercado de valores basado en ...arivasg91
Estudio sobre el pronóstico de la tendencia del mercado de valores basado en el método de análisis estocástico. Articulo científico, traducción por Alejandro Rivas.
Este documento presenta información sobre cadenas de Markov. Introduce cadenas de Markov como un tipo especial de proceso estocástico discreto donde la probabilidad de que ocurra un evento depende solamente del evento anterior. Explica que una cadena de Markov tiene un número finito de estados y probabilidades de transición estacionarias. Además, utiliza ejemplos para ilustrar conceptos como matriz de transición y diagrama de transición de estados.
Este documento presenta un resumen de tres oraciones sobre el modelo de cadena de Markov. Explica que una cadena de Markov es un proceso estocástico donde la probabilidad del estado futuro depende únicamente del estado actual y no de los estados previos. Luego detalla que el documento conceptualiza modelos de cadenas de Markov, procesos estocásticos, procesos de decisión de Markov y sus tipos. Por último, indica que el objetivo es indagar teóricamente sobre estas temáticas mediante fuentes bibliográficas para la realización de un informe.
Procesos de Markov son útiles para estudiar la evolución de sistemas a lo largo del tiempo, donde el estado del sistema en un período depende solo del estado anterior y no de los estados anteriores. Se pueden usar para analizar la probabilidad de que un cliente compre una marca en un período dado la marca comprada en el período anterior. Las cadenas de Markov describen sistemas donde la probabilidad de transición entre estados depende solo del estado actual. Se pueden representar usando matrices de transición que describen la probabilidad de pasar de un estado a otro
El documento trata sobre cadenas de Markov en tiempo discreto. Explica conceptos clave como procesos estocásticos, cadenas de Markov, comportamiento de transición y comportamiento estacionario de las cadenas de Markov. Incluye ejemplos ilustrativos sobre sistemas de comunicaciones, fiabilidad de sistemas y clasificación de estados en las cadenas de Markov.
Este documento presenta una introducción a los procesos estocásticos y cadenas de Markov. Explica conceptos clave como estados, probabilidades absolutas y de transición. Describe cómo las cadenas de Markov pueden usarse para predecir el comportamiento futuro de sistemas estocásticos mediante el análisis de las probabilidades de transición. También clasifica los estados en cadenas de Markov como transitorios, recurrentes nulos o recurrentes no nulos, y explica cómo calcular probabilidades absolutas y de transición para cadenas de Markov de diferentes ór
Este documento presenta una introducción a los procesos estocásticos y cadenas de Markov. Explica que una cadena de Markov describe el comportamiento de transición de un sistema en intervalos de tiempo igualmente espaciados. Se definen conceptos clave como estados, probabilidades de transición, matrices de transición y clasificaciones de estados. Finalmente, se explican las ecuaciones de Chapman-Kolmogorov y cómo calcular probabilidades absolutas y de transición para cadenas de Markov.
Este documento introduce el concepto de simulación de eventos discretos y sus principales aplicaciones. Explica que la simulación es una técnica cuantitativa que permite modelar sistemas y procesos mediante experimentos computacionales para comprender su comportamiento y evaluar estrategias. Define los componentes clave de un modelo de simulación como entidades, atributos, actividades, eventos y variables de estado. Además, describe las etapas típicas de un proyecto de simulación.
El documento trata sobre cadenas de Markov en tiempo discreto. Introduce los conceptos de procesos estocásticos y de Markov, y define las cadenas de Markov en tiempo discreto como procesos estocásticos en tiempo discreto con espacio de estados discreto que cumplen la propiedad de Markov. Explica el comportamiento de transición y estacionario de las cadenas de Markov en tiempo discreto.
Este documento presenta un proyecto de fin de carrera sobre la generación de secuencias caóticas para CDMA. En el capítulo 1 introduce los conceptos básicos del caos y los sistemas dinámicos, así como ejemplos de sistemas dinámicos caóticos. El capítulo 2 describe un algoritmo desarrollado para extraer los exponentes de Lyapunov de un sistema dinámico. El capítulo 3 estudia el caos mediante densidades de probabilidad. Finalmente, el capítulo 4 aborda la dinámica simbólica para obt
Este documento introduce los conceptos básicos de sistemas, modelos y simulación. Define un sistema como un conjunto de partes interrelacionadas que interactúan dentro de un entorno definido por sus límites para alcanzar un objetivo. Explica que los sistemas dependen de la perspectiva del observador y que existen modelos mentales y formales. Finalmente, introduce la simulación como la construcción de modelos que imitan el comportamiento de sistemas para realizar experimentos y extraer conclusiones.
Este documento presenta información sobre índices de fiabilidad comúnmente utilizados para medir el desempeño de redes de distribución eléctrica como SAIFI, SAIDI y CAIFI. También describe las matrices de Markov y cómo se pueden usar para modelar la probabilidad de transición entre diferentes estados, como se ilustra con un ejemplo de la probabilidad de que los usuarios cambien entre tres operadores de telefonía móvil. Finalmente, explica cómo calcular los estados futuros multiplicando la matriz de transición por los estados iniciales y previos hasta alcan
El documento trata sobre políticas gubernamentales y herramientas de planificación para el desarrollo económico. Explica que los objetivos de un plan de gobierno dependen del sector más importante o problema mayor, y que existen cuatro tipos principales de políticas como la fiscal, monetaria, de ingresos y de oferta agregada. También describe etapas clave de proyectos de inversión y diferentes indicadores económicos que son útiles para la toma de decisiones.
Este documento presenta la introducción a la ingeniería como carrera. Sus objetivos son ejemplificar el campo de aplicación de la ingeniería y encontrar soluciones a problemas introductorios. Cubre temas como las ramas de la ingeniería, su código ético, orígenes e historia. Explica que la ingeniería, ciencia, tecnología e innovación son conceptos relacionados que han evolucionado junto con las necesidades de las sociedades a lo largo de la historia.
Este documento presenta información sobre la introducción a la universidad. Explica que la universidad tiene el objetivo de preparar a los individuos para mejorar la vida en comunidad a través de compartir experiencias y adquirir nuevos conocimientos. También busca alcanzar la excelencia a través de la docencia y estar dirigida hacia el desarrollo de cada persona y la sociedad. El documento incluye actividades de aprendizaje como analizar videos y realizar lecturas para integrar los equipos de trabajo.
Presentacion y encuadre del curso estadistica aplicada a la mercadotecniaSocorro Lomeli Sanchez
Este documento presenta la información sobre un curso de Estadística Aplicada a la Mercadotecnia. El curso se llevará a cabo en Ensenada, B.C. de agosto a diciembre de 2017 y cubrirá temas como estadística descriptiva, inferencial, análisis de mercados, segmentación de mercados, muestreo y técnicas estadísticas para la toma de decisiones en mercadotecnia. El documento incluye ejemplos de productos, referencias bibliográficas y detalles sobre
Este documento presenta la descripción de un curso de Investigación de Operaciones I que se impartirá en Ensenada, B.C. entre enero y junio de 2016. El objetivo del curso es aplicar modelos cuantitativos para la optimización de recursos limitados en la toma de decisiones de producción. Se listan los libros de texto recomendados y los criterios de evaluación, que incluyen actividades en clase, tareas independientes, un artículo técnico, exámenes, un proyecto final y formación, con porcentajes especí
El documento presenta una introducción a los conceptos y métodos para la toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre y riesgo. Explica brevemente los criterios estocásticos y no estocásticos para la evaluación de alternativas, así como los conceptos de estados de la naturaleza, alternativas de decisión, matriz de pagos y diagramas de árbol. Finalmente, describe diferentes criterios como el valor esperado, maximax, maximin y Laplace para la selección de la mejor alternativa.
Este documento describe el papel y los objetivos de la universidad. Explica que la universidad tiene como fin preparar a los individuos para mejorar la vida en comunidad mediante la docencia, investigación y difusión del conocimiento. Busca la excelencia académica y fomentar valores como el desarrollo personal y la vida en sociedad. También presenta brevemente la evolución histórica de la universidad desde su origen como comunidad de estudiantes y profesores hasta convertirse en centros de educación superior.
Presenta un resumen sobre el proceso de toma de decisiones, en cuanto a metodologias, beneficios y aspectos a considerar para una toma de decisiones optima en las organizaciones.
ESPERAMOS QUE ESTA INFOGRAFÍA SEA UNA HERRAMIENTA ÚTIL Y EDUCATIVA QUE INSPIRE A MÁS PERSONAS A ADENTRARSE EN EL APASIONANTE CAMPO DE LA INGENIERÍA CIVIŁ. ¡ACOMPAÑANOS EN ESTE VIAJE DE APRENDIZAJE Y DESCUBRIMIENTO
1. Introduccion a las excavaciones subterraneas (1).pdfraulnilton2018
Cuando las excavaciones subterráneas son desarrolladas de manera artesanal, se conceptúa a la excavación como el “ que es una labor efectuada con la mínima sección posible de excavación, para permitir el tránsito del hombre o de
cémilas para realizar la extracción del material desde el
frontón hasta la superficie
Cuando las excavaciones se ejecutan controlando la sección de excavación, de manera que se disturbe lo menos posible la
roca circundante considerando la vida útil que se debe dar a la roca, es cuando aparece el
concepto de “ que abarca,
globalmente, al proceso de excavación, control de la periferia, sostenimiento, revestimiento y consolidación de la excavación
Proceso de obtenciòn de nitrogeno por el metodo Haber-Bosh
Unidad II Introduccion a los procesos de Markov
1.
Ensenada,
B.
C.,
agosto
a
diciembre,
2015
Unidad II
Cadenas de Markov
2. Unidad II:
Cadenas
Markovianas
El estudiante será capaz de:
1. Explicar lo que es un proceso
estocástico, proceso markoviano y
cadena markoviana.
2. Calcular las probabilidades del
estado estable, con operaciones
m a t r i c i a l e s y u t i l i z a n d o l a
computadora.
3. Determinar las características
importantes de una cadena
markoviana endógica.
4. Aplicar las fases del proceso de
decisión markoviano.
4. INVESTIGACION:
ANDREI
MARKOV
a. Datos
Generales
de
Vida
y
formación.
b. Asociaciones
o
ins@tuciones
en
donde
se
con@núan
aplicando
sus
métodos.
c. Aportaciones
realizadas
a
la
inves@gación
de
operaciones.
d. Beneficios
a
las
industrias
mexicanas
por
aplicar
sus
métodos.
e. Razones
principales
del
porque
los
ingenieros
industriales
deben
estudiar
Cadenas
de
Markov.
f. Tarjeta
de
presentación
y
Resume.
5. Rúbrica
de
evaluación
Criterio
Puntos
Máximos
El
equipo
presenta
la
información
que
se
solicita
en
la
inves@gación
y
presentan
una
tarjeta
crea@va,
que
propicie
la
aceptación
del
trabajo
de
Markov
en
las
empresas
5
Referencias
bibliográficas
en
criterio
APA,
válidas
académicamente
y
presentación
en
cumplimiento
del
formato
establecido
en
www.modelocurriculum.net/el-‐resume
3
Trabajo
en
equipo:
con
copar@cipación
de
los
miembros
y
discusiones
sustan@vas
en
el
salón
de
clases,
que
lleve
a
acuerdos
y
conclusiones
2
Puntos
totales
10
6. • En
el
área
de
Probabilidad
y
Estadís@ca,
un
proceso
aleatorio
o
proceso
estocás@co,
es
un
concepto
matemá@co
que
sirve
para
caracterizar
y
estudiar
todo
@po
de
fenómenos
aleatorios
(estocás@cos)
que
evolucionan,
generalmente
con
el
@empo.
• El
índice
de
la
bolsa
de
valores
es
un
ejemplo
de
proceso
estocás@co
de
@po
no
estacionario
(por
tal
mo@vo
es
diYcil
de
predecir).
Procesos
Estocásticos
7. Procesos estocásticos
• Señales
de
telecomunicación
• Señales
sísmicas
• Número
de
manchas
solares
año
tras
año
• Índice
de
la
bosa
segundo
a
segundo
• Señales
biomédicas:
electrocardiograma,
encefalograma,
etc.
• Evolución
de
la
población
de
un
municipio
año
tras
año
• Tiempo
de
espera
en
cola
de
cada
uno
de
los
usuarios
que
van
llegando
a
una
ventanilla
• Clima
procesos
estocás@cos
interrelacionados:
velocidad
del
viento,
humedad
del
aire,
temperatura.
9. Procesos Estocásticos
Estacionario
• La
distribución
conjunta
es
invariante
respecto
al
@empo
• La
media
teorica
es
independiente
del
@empo
• Las
autovarianzas
no
dependen
del
@empo
Homogéneas
• Variables
aleatorias
independientes
• Idén@camente
distribuidas
De
Markov
• La
evolución
solo
depende
del
estado
actual
• La
evolución
no
depende
de
estados
anteriores
10. Procesos Estocásticos
De
Gauss
• Procesos
con@nuo
• Toda
combinación
lineal
de
variables
es
una
variable
de
distribución
normal
De
Poisson
• Procesos
discretos
• Llegadas
por
unidad
de
@empo
De
Gauss
-‐
Markov
• Procesos
que
son
al
mismo
@empo
de
Gauss
y
de
Markov
De
Bernoulli
• Procesos
discretos
• Con
distribución
Binomial
11. Un
proceso
estocás@co
se
puede
definir
equivalentemente
de
dos
formas
diferentes:
Como
un
conjunto
de
realizaciones
temporales
y
un
índices
aleatorio
que
selecciona
una
de
ellas.
Como
un
conjunto
de
variables
aleatorias
Xt
indexadas
por
un
índice
t,
dado
que
t
ε
T,
con
T
c
Ŗ.
Procesos
estocásticos
matematicos
12. T
puede
ser
con@nuo
se
es
un
intervalo
(el
número
de
sus
valores
es
ilimitado)
o
discreto
si
es
numerable
(puede
asumir
determinados
valores)
Las
variables
aleatorias
Xt
toman
valores
en
un
conjunto
que
se
denomina
espacio
probabilís@co
(Ω,
β,
P)
Procesos
estocásticos
matematicos
13. Probabilidad
del
estado
estable
• La metastabilidad es una propiedad de un
sistema con varios estados de equilibrio de
exhibir durante un considerable espacio de
tiempo un estado de equilibrio débilmente
estable.
• Bajo la acción de perturbaciones externas (a
veces no fácilmente detectables) dichos sistemas
exhiben una evolución temporal hacia un estado
de equilibrio fuertemente estable.
• Normalmente, la metaestabilidad es debida a
transformaciones de estados lentas.
14. Hillier
&
Hillier,
(2008).
Métodos
Cuan@ta@vos
para
Administradores.
Editorial
Mc.
Graw
Hill
Un
sistema
metaestable,
con
un
estado
debilmente
estable
(1),
un
estado
insestable
de
transiccion
(2)
y
un
estado
fuertemente
estable
(3)
15. En
que
consiste
el
proceso
Markoviano
• Método
desarrollado
en
1907
por
el
matema@co
ruso
Markov,
para
encontrar
la
probabilidad
de
que
un
sistema
se
encuentre
en
un
estado
par@cular
en
un
momento
dado.
• El
proceso
markoviano
permite
encontrar
el
promedio
a
la
larga
o
las
probabilidades
del
estado
estable
para
c a d a
e s t a d o ,
p r e d i c i e n d o
e l
comportamiento
del
sistema
a
través
del
@empo.
16. Procesos
de
Markov
.vs.
Cadenas
de
Markov
• En
cualquier
instante
cada
objeto
deberá
encontrarse
en
uno
de
los
estados.
• La
probabilidad
de
que
un
objeto
cambie
de
un
estado
a
otro
durante
un
intervalo,
depende
del
resultado
del
estado
inmediatamente
anterior
y
no
de
cualquier
otro.
• Las
etapas
del
proceso
representan
el
número
de
los
periodos
transcurridos
desde
el
momento
en
que
se
inicia
el
proceso.
• Las
etapas
pueden
ser
finitas
o
infinitas.
• Es
una
serie
de
eventos,
en
la
cual
la
probabilidad
de
que
ocurra
un
evento
depende
del
evento
inmediato
anterior.
• Cuenta
con
memoria,
recuerda
el
ul@mo
evento
y
esto
condiciona
las
posibilidades
de
los
eventos
futuros.
• En
los
negocios
se
u@lizan
para:
analizar
los
patrones
de
compra
de
los
clientes
de
tarjeta,
patrones
de
deudores
morosos,
planear
las
necesidades
de
personal
y
analizar
el
remplazo
de
equipos.
17. CaracterísPcas
de
las
Cadenas
de
Markov
• Es
un
proceso
markoviano
que
@ene
un
numero
finito
o
infinito
contable
de
estados.
• Una
persona
puede
escoger
entre
conducir
su
auto
o
tomar
el
camión
para
ir
al
trabajo
cada
día.
Supongamos
que
la
persona
nunca
toma
el
camión
dos
días
seguidos,
persona
si
conduce
hasta
el
trabajo,
entonces
el
día
siguiente
puede
manejar
de
nuevo
o
tomar
el
camión.
• El
espacio
de
estados
del
sistemas
es
{t,c},
el
resultado
de
cualquier
dia
depende
de
lo
que
selecciono
el
día
anterior.
• La
primer
afila
de
la
matriz
corresponde
al
hecho
de
que
la
persona
nunca
toma
el
camión
por
dos
días
seguidos
y
también
da
que
de
manera
defini@va
conducirá
su
auto
al
día
siguiente
de
haber
tomado
el
camión.
• Son
procesos
discretos
con
una
distribución
binomial.