Archivo | Cadenas de Markov

Cadenas de Markov en Tiempo Discreto (DTMC) y Tiempo Continuo (CTMC). Clasificación de estados de una Cadena de Markov y cálculo de una distribución estacionaria (largo plazo).

Distribución Estacionaria de una Cadena de Markov en Tiempo Continuo

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En la Teoría de Probabilidades, una Cadena de Markov en Tiempo Continuo (CTMC – Continuous Time Markov Chain) corresponde a un modelo matemático donde una variable aleatoria toma valores en un espacio finito y donde el tiempo en que la variable se encuentra en un determinado estado adopta valores reales no negativos que siguen una Distribución Exponencial. […]

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Preguntas Frecuentes de Cadenas de Markov

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Una Cadena de Markov en tiempo discreto consiste en una clase particular de un proceso estocástico donde se verifica el cumplimiento de la propiedad markoviana (en términos simples establece que el futuro es independiente del pasado dado el presente) y la propiedad estacionaria (la probabilidad de transición de un estado i a un estado j […]

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Cadenas de Markov (Ejercicios Resueltos)

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Un proceso estocástico en tiempo discreto se denomina una Cadena de Markov en tiempo discreto si y solo sí se satisface la Propiedad Markoviana (esto es básicamente que el futuro t=n+1 es independiente del pasado dado el presente t=n) y Propiedad Estacionaria (la probabilidad de pasar de un estado i a un estado j al cabo de […]

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Gestión de Inventarios a través de Cadenas de Markov en Tiempo Discreto

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La gestión de inventarios hace uso de distintas herramientas metodológicas que abordan 2 preguntas básicas: ¿de qué tamaño debe ser un pedido? y ¿cada cuánto tiempo se debe realizar un pedido?. En el siguiente artículo se propone la utilización de una Cadena de Markov en tiempo discreto para determinar la política de reposición de inventarios […]

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Distribución Límite de una Cadena de Markov en Tiempo Discreto

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Una Distribución Límite (estacionaria) de una Cadena de Markov en tiempo discreto consiste en una distribución de estado estable para los estados de una cadena que es independiente de la distribución inicial. En distintas aplicaciones de esta categoría de procesos estocásticos resulta de interés identificar la probabilidad de que la variable aleatoria “Xn” adopte un […]

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