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CADENAS DE MARKOV

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by

Alejandro Yonamine Nagamine

on 23 November 2017

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Transcript of CADENAS DE MARKOV

Introducción:
En la teoría de la probabilidad, se conoce como cadena de Markov o modelo de Markov a un tipo especial de proceso estocástico discreto en el que la probabilidad de que ocurra un evento depende solamente del evento inmediatamente anterior. Esta característica de falta de memoria recibe el nombre de propiedad de Markov. Recibe su nombre del matemático ruso Andréi Markov(1856-1922), que lo introdujo en 1907.

Ejemplos:

Conclusión
Objetivo:
El objetivo de nuestro programa es poder ayudar y aportar a grandes instituciones del sector ambiental y climático (SENAMHI) con respecto a predecir el clima, lo cual podría prevenir catástrofes ambientales. Además, poder brindarles constantes actualizaciones para que el programa tenga un mejor rendimiento con el paso del tiempo.


Resumen teórico:
“Una cadena de Markov es una sucesión de ensayos similares u observaciones en la cual cada ensayo tiene el mismo número finito de resultados posibles y en donde la probabilidad de cada resultado para un ensayo dado depende sólo del resultado del ensayo inmediatamente precedente y no de cualquier resultado previo.”

CADENAS DE MÁRKOV
Formula: Matriz de transicion elevado a la “n” multiplicado por el vector de probabilidades.
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