Que es el estado estable en las cadenas de Markov?
¿Qué es el estado estable en las cadenas de Markov?
Estado estable: Se puede decir que el estado estable es la distribución de probabilidades que en cierto punto quedará fija para el vector P y no presentará cambios en periodos posteriores.
¿Qué es un vector estacionario?
Decimos que un vector x es un vector estacionario si x es un vector de probabilidad, es decir, si sus entradas son mayores o iguales a cero y suman 1 y además Px=x P x = x . En otras palabras, un vector estacionario es un vector propio de P asociado al valor propio λ=1 que también es un vector de probabilidad.
¿Qué son las cadenas de Markov y para qué sirven?
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,…
¿Cuando una cadena de Markov en Ergodica?
Una cadena de Markov es ergódica si todos sus estados son no nulos, no periódicos y recurrentes. Tiempo medio de primera pasada. Es el tiempo esperado µij hasta que el sistema llega al estado j, desde el estado i. El tiempo medio de retorno es un caso especial del tiempo medio de primera pasada, en que i = j.
¿Qué es un sistema en estado estable?
El estado estacionario consiste en alcanzar una cantidad de capital y un tamaño de la población constante. Por este motivo, una vez alcanzado este punto, la economía de dicho territorio no sufre ningún tipo de crecimiento.
¿Qué significan los vectores de probabilidades?
Una vector probabilidad es un vector en la que las entradas son no negativa y agregar hasta 1. Las entradas en un vector probabilidad pueden representar las probabilidades de encontrar un sistema de cada uno de los estados.
¿Quién creó las cadenas de Markov?
Andréi Márkov
La explicación de estas cadenas la desarrolló el matemático de origen ruso Andréi Márkov en 1907. Así, a lo largo del siglo XX, se ha podido emplear dicha metodología en numerosos casos prácticos de la vida cotidiana. También se conoce como cadena simple biestable de Markov.
¿Cómo surgieron las cadenas de Markov?
La explicación de estas cadenas la desarrolló el matemático de origen ruso Andréi Márkov en 1907. Así, a lo largo del siglo XX, se ha podido emplear dicha metodología en numerosos casos prácticos de la vida cotidiana. También se conoce como cadena simple biestable de Markov.
¿Qué es la propiedad de Markov?
La propiedad de las cadenas de Márkov es que las transiciones entre los estados, solo puede producirse entre estados vecinos. Solo se puede llegar al estado i desde el estado i-1 o bien de i+1. Con lo que queda demostrado que la probabilidad de tener una transición en un estado, no depende del tiempo anterior.