Instituto tecnológico de Aguascalientes.

Alumno(a): Erick Fernando Romo De luna.

Maestro(a): Samuel Galindo Carreón.

Materia: Investigación de operaciones 2.

Asunto: Investigación de la unidad 4.

Semestre: 5 Grupo: A

Fecha de entrega: 8-mayo-2014.

ÍNDICE
INTRODUCCIÓN…………………………………………………………………….4

4.1. INTRODUCCIÓN A LAS CADENAS DE MARKOV………………………...6

4.2. PROBABILIDAD DE TRANSICIONES ESTACIONARIAS DE N PASOS.9

4.3. ESTADO ESTABLE……………………………………………………………16

4.4. ESTADOS ABSORBENTES…………………………………………………..23

4.5. USO DE SOFTWARE CONCLUSIÓN………………………………………………………………………..28 BIBLIOGRAFIA……………………………………………………………………….29 …ver más…

Las probabilidades absolutas y de transición son exhaustivas y mutuamente excluyentes de un experimento aleatorio en cualquier tiempo. Las cadenas de Markov son modelos probabilísticos que se usan para predecir la evolución y el comportamiento a corto y a largo plazo de determinados sistemas. Ejemplos: reparto del mercado entre marcas; dinámica de las averías de máquinas para decidir política de mantenimiento; evolución de una enfermedad.
Las cadenas de Markov se pueden aplicar en áreas como la educación, comercialización, servicios de salud, finanzas, contabilidad y producción. En este capítulo se analizan las ideas básicas necesarias para entender las cadenas de Markov.
Muchas de las aplicaciones interesantes de las cadenas de Markov tienen que ver con cadenas en las que algunos de los estados son absorbentes y el resto son estados transitorios
Estado estable es una matriz de transición de una cadena ergodiga, en la cual existe un vector, π=[π1,π2…πn]que también es llamado distribución de estado estable o distribución de equilibrio, para la cadena de Markov. Cuenta con interpretación intuitiva de probabilidades el cual se obtiene restando de ambos lados de la ecuación de