Asignacion

Tomar una serie de datos y aplicar la cadena de markov con un planteamiento similar al de este ejercicio para hacer predicciones

library(markovchain)
## Package:  markovchain
## Version:  0.8.5-2
## Date:     2020-09-07
## BugReport: https://github.com/spedygiorgio/markovchain/issues
## Warning: package 'markovchain' was built under R version 4.0.3
## Package:  markovchain
## Version:  0.8.5-2
## Date:     2020-09-07
## BugReport: https://github.com/spedygiorgio/markovchain/issues

Problema

Supongamos que el clima de una determinada región sólo puede ser soleado (s1) o nublado (s2) y que las condiciones del clima en mañanas sucesivas forman una cadena de Markov con probabilidades de transición estacionarias. La matriz de transición está dada por:

\[ P = \left( {\begin{array}{ccc} 0.7 & 0.3 \\ 0.6 & 0.4 \\ \end{array} } \right) \]

Si un día concreto está nublado, ¿cuál es la probabilidad de que esté nublado el día siguiente?

p22 = 0.4

Si un miércoles está nublado, ¿cuál es la probabilidad de que el viernes siguiente haga sol? * Calculamos la matriz de transición en dos pasos,

\[ P = \left( {\begin{array}{ccc} 0.67 & 0.33 \\ 0.66 & 0.34 \\ \end{array} } \right) \]

Matríz de transición P

P = matrix(c(0.7,0.3,0.6,0.4),nrow = 3,byrow=TRUE      )
## Warning in matrix(c(0.7, 0.3, 0.6, 0.4), nrow = 3, byrow = TRUE): la longitud
## de los datos [4] no es un submúltiplo o múltiplo del número de filas [3] en la
## matriz
P
##      [,1] [,2]
## [1,]  0.7  0.3
## [2,]  0.6  0.4
## [3,]  0.7  0.3
##      [,1] [,2] 
## [1,] 0.67 0.33 
## [2,] 0.66 0.34