CADENAS DE MARKOV (Marco Dguez)

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CADENAS DE MARKOV (Marco Dguez) par Mind Map: CADENAS DE MARKOV (Marco Dguez)

1. .

2. Descripción

2.1. Es una serie de eventos en la cual la probabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmmediato anterior

2.1.1. ,

3. Suposiciones

3.1. * Existe un número limitado o finito de estados posibles.

3.1.1. La peobabilidad que los estados cambien permance igual

3.1.1.1. Se puede predecir cualquier estado

4. Es establecer las Posibilidades de que ocurra evento futuro conociendo los Eventos Pasados.

5. Los estados se dibujan en nodos

5.1. ,,,,

6. Cada nodo se comunica entre si

7. APPS DEL MODELO

7.1. Calificacion de bonos

7.1.1. Preddiccion de precio de acciones

7.1.1.1. Prediccion de quiebras

8. Meteorolgía

8.1. Simulación

8.1.1. Juegos de azar

8.1.1.1. Economía

8.1.1.1.1. Operaciones

9. Características

9.1. *Nomenclatura

9.1.1. .

9.1.2. ,

10. Estado alcanzable

10.1. Un estado (J) es alcanzable si existe un camino entre (I) y (J)

11. Estado trasciente

11.1. Un estado (I)es trasciente si un estado (J) alcanzable desde (I), pero (I) no es alcanzable desde (J)

12. Estado recurrente

12.1. Todo estado que no es trasciente

13. Clase comunicante

13.1. Nodos que se comunican entre si

14. Irreducible

14.1. Cadena que se compone solo de clase comunicante

15. Propiedades

15.1. La suma de los estados debe ser igual a 1

16. Cadenas erráticas

16.1. cadenas recurrentes

16.1.1. Cadenas regulares

16.1.1.1. Cadenas absorbentes

17. El modelo Markoviano se aplica a estas áreas como una herramienta muy potente para el análisis de mercados financieros, con proyecciones al futuro.