CADENAS DE MARKOV

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CADENAS DE MARKOV por Mind Map: CADENAS DE MARKOV

1. Casos especiales (cadenas absorbentes, cadenas cíclicas).

1.1. Un cadena de markov es absorbente si tiene por lo menos un estado absorbente.

1.2. Es posible ir desde cada estado no absorbente hasta por lo menos un estado absorbente

1.3. Es un estado absorbente que tiene una probabilidad de ser abandonado igual a cero

2. Es una serie de eventos, en la cual la probabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediato anterior.

3. Estado estable.

3.1. El estado estable es la distribución de probabilidades que en cierto punto quedara fija para el vector P y no presentara cambios en periodos posteriores.

4. Probabilidad de transiciones estacionarias de n pasos.

4.1. La probabilidad de que el sistema este en cualquier estado particular.

4.2. probabilidad de estado

5. son modelos probabilísticos que permiten predecir

6. Es la probabilidad de un sistema de variables aleatorias

6.1. que evolucionan dependiendo de la variable tiempo

7. Su clasificación:cadena irreducibles cadenar regulables o ergódicas, cadenas absorbentes

8. María Fernanda Alfaro Rubio 7°A IIS