Toma de decisiones bajo incertidumbre y cadenas de Markov Flashcards
Teoría de cadenas de Markov (9 cards)
¿Qué es una cadena de Markov?
Es una serie de eventos en la que la probabilidad de que ocurra un evento depende únicamente del evento inmediato anterior.
¿Cuál es la principal diferencia de las cadenas de Markov y una serie de eventos independientes (como lo es tirar dados)?
Las cadenas de Markov tienen memoria: “recuerdan” el último evento y esto condiciona las posibilidades de los eventos futuros.
¿Qué es el espacio de estados en una cadena de Markov?
Es el conjunto de todos los posibles estados en los que el sistema puede encontrarse.
¿Qué es una matriz de transición en una cadena de Markov?
Es una matriz que contiene las probabilidades de pasar de un estado a otro en un solo paso.
¿Qué valores puede contener una matriz de transición?
Al ser probabilidades, los valores solo pueden ser del 0 al 1.
¿Para qué puede servir la matriz de transición?
La matriz de transición de una cadena de Markov nos permite analizar cómo evoluciona el sistema a lo largo del tiempo y obtener información útil sobre su comportamiento.
¿Qué significa que una cadena de Markov sea homogénea?
Significa que las probabilidades de transición entre estados no cambian con el tiempo.
¿Cómo se usa una cadena de Markov en modelado de procesos estocásticos?
Se usa para modelar sistemas donde el futuro solo depende del estado actual y no del pasado completo, como en finanzas, procesamiento de lenguaje natural y genética.
¿Cómo se representa gráficamente una cadena de Markov?
Mediante un diagrama de estados con flechas etiquetadas con probabilidades que indican las transiciones entre ellos.
