Tarea cadenas de Markov y análisis de monte carlo
Investigar (Con fuente) que son las cadenas de markov y que es el análisis monte carlo
Cadena de Markov
Cadena de Markov
Dentro de los métodos cuantitativos para la toma de decisiones, el enfoque estocástico propone el estudio de una variable aleatoria que evoluciona en el tiempo. Un proceso estocástico es llamado específicamente una Cadena de Markov –que debe su nombre al matemático ruso Andrei Andreevitch Markov–, cuando en este modelo aparece una sucesión de variables aleatorias tal que el “siguiente” estado del proceso es independiente de los estados anteriores, siempre que sea conocido el estado presente. Estas variables aleatorias, que constituyen los denominados “estados de transición”, aparecen con bastante definición y regularidad en el área de la administración.
Análisis de de Monte Carlo
Análisis de Monte Carlo
Aunque los primeros análisis tipo Monte Carlo de un procedimiento estadístico datan de finales del sigo XIX, el término fue acuñado oficialmente por físicos del centro atómico de Los Álamos durante la Segunda Guerra Mundial al observar la similaridad entre las extracciones que hacían de números aleatorios y algunos juegos de azar. Con la generalización de los ordenadores, el uso de datos simulados ha experimentado un gran desarrollo, constituyendo en la actualidad una importante herramienta para el desarrollo de teorías y métodos matemáticos. Hoy en día, muchos investigadores conciben una simulación o estudio Monte Carlo básicamente como un experimento que recurre al uso de muestras generadas de forma aleatoria o pseudoaleatoria con el fin de evaluar una expresión matemática. Se repiten los mismos cálculos básicos un número determinado de veces con diferentes datos simulados y luego se efectúan algunos análisis estadísticos sobre el conjunto de las muestras. Los datos de entrada de los diferentes “ensayos” se seleccionan automáticamente mediante un generador de números pseudo-aleatorios, y lo único que necesita ser preespecificado por el investigador es la función de densidad de probabilidad que describe a la muestra.
Referencias:
Hung, L. E. (2017). Markov chains applied to the analyzis of the progress of research projets. scielo.sld.cu. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1684-18592017000100005&lng=en&tlng=en
Picón, Eduardo (2004). Una comparación Monte Carlo de tres métodosmétricos de segmentación con análisis conjunto. Psicológica, 25(2),231-252.[fecha de Consulta 13 de Noviembre de 2020]. ISSN: 0211-2159. Disponible en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=169/16925207