SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 19
Prof. Guadalupe del Carmen Rodríguez Moreno

1
Proceso Estocástico
 Definición:
La familia de variables aleatorias (v.a) que representan el
estado del sistema, en el momento del tiempo T.
 Notación:
El conjunto de valores que puede tomar la variable
aleatoria se llama “espacio de estados”(espacio muestral)
y se denota por “S”.
El conjunto de valores que pueden tomar el índice i se le
denomina “espacio paramétrico” y se denota por “T”

2
Ejemplos
1. Número de accidentes automovilísticos en el D.F. en
día
Xt = Número de accidentes automovilísticos en el
D.F. en el día t.
S = { 0 , 1 , … , M } Número de accidentes que
pueden suceder Discreto
T = { 0 , 1 , 2 , 3 } Día en el que sucedieron
Discreto

3
Clasificación de procesos
estocásticos
 El espacio de estados “S” puede ser continuo o discreto
 El espacio paramétrico “T” puede ser continuo o

discreto
ST

Discreto

Continuo

Discreto

Serie estocástica
con espacio de
estados discreto

Proceso
estocástico con
espacio de estados
discreto

Continuo

Serie estocástica
con espacio de
estados continuo

Proceso
estocástico con
espacio de estados
continuo
4
Ejemplos
2. Marcador de un partido de fútbol.

Xt = Marcador de un partido de fútbol en el instante t
S = { (x,y)/x,y = 0 , 1 , 2, … }
Discreto
x: goles del equipo 1, y: goles del equipo 2
T = [0 , 90] minutos con segundos
Continuo
Es un proceso estocástico con espacio de estados
discreto

5
Ejemplos
3. Un proceso epidemial
Supóngase que un individuo infectado transmite una enfermedad mortal a
toda una comunidad aislada. Supóngase que durante un periodo, las
personas infectadas no presentan síntomas y no son infecciosas. Después
se convierten en portadoras y son infecciosas pero aún no presentan
síntomas. Tras un periodo, los portadores presentan síntomas y son
aislados . Estas personas se curan y se vuelven inmunes o mueren.
Sea las clases:
I.-Persona inmune
P.- Persona propenso
N.- Persona incubando no infeccioso
C.- Persona portador
A.-Persona portador aislado
F.-Persona fallecida

6
N

P

C
I

A

F

Xt = clase a la que pertenece una persona en el mes t

S = { I, P, N, C, A, F } Clase a la pertenece Discreto
T = { 0 , 1 , 2 , … 12 } Mes Discreto
Es una serie estocástica con espacio de estados
discreto
7
Ejemplos
4. Número de aparición de águila en un volado realizado 10
veces
Xt = Número de apariciones de águila en el intento t
S = { 0 , 1, 2, 3 … 10} Veces que aparece águila Discreto
T = { 0 , 1 , 2 , 3 , … , 10 } Intentos Discreto
Es una serie estocástica con espacio de estados
discreto

8
Ejemplos
5. Cantidad de autos rojos vendidos en una agencia de autos
en los próximos 6 meses, teniendo en exhibición 4 colores:
rojo, negro, gris, azul.
Xt = Número de autos rojos vendidos en los t meses
S = { 0, 1 , 2 , 3 , 4 } autos rojos Discreto
T = { 1, 2, 3 , 4, 5, 6 } meses Discreto
Es una serie estocástica con espacio de estados
discreto

9
Ejemplos
6. Número de intentos para encontrar un boleto ráscale
ganador en 10 boletos comprados
Xt = Número de intentos para encontrar un boleto
ganador en el n-ésimo boleto comprado
S = { 0 , 1 , 2 , … , 10 } intentos Discreto
T = { 1 , 2 , 3 , … , 10 } boletos comprados Discreto
Es una serie estocástica con espacio de estados
discreto

10
Ejemplos
7. Probabilidad de lluvia dentro de los próximos 5 días
siendo que existe un porcentaje del 40% de que esto ocurra
y un 60% de que no suceda así.
Xt = Estado meteorológico en el día t.
S = { Lluvia (0) , No Lluvia (1) } Estado Meteorológico
Discreto
T = { 1 , 2 , 3 , 4 , 5 } día de ocurrencia Discreto
Es una serie estocástica con espacio de estados
discreto

11
Ejemplos
8. Una joven pasa sus días en 3 estados de animo: feliz, triste
e indiferente, sus padres quieren saber cual será el animo
de su hija durante un mes.
Xt : Animo de la hija en el día t
S: { 1 , 2 , 3 }
Feliz, triste o indiferente Discreto
T: { 1 , 2 , 3 , … , 30 } día del mes Discreto
Es una serie estocástica con espacio de estados
discreto

12
Ejemplos
9. Número de billetes falsos de 50 pesos en cierto día
Xt: Número de billetes falsos encontrados en el día t
S: { 0 , 1 , 2 , 3, … , n } billetes Discreto
T:{ 0 , 1 , 2 , 3 , …} día Discreto
Es una serie estocástica con espacio de estados
discreto

13
Ejemplos
10. Número de asaltos realizados en el D.F. en el mes de
Diciembre
Xt: Número de asaltos realizados en el D.F. en el día t
del mes de diciembre
S: { 0 , 1 , 2 , … , n } asaltos
Discreto
T: { 1 , 2 , 3 , … , 31 } días
Discreto
Es una serie estocástica con espacio de estados
discreto

14
Ejemplos
11.Probabilidad de sacar bola negra en el sorteo para realizar
el servicio militar al cumplir 18 años en México durante 12
meses.
Xt: Nivel de confianza de realizar servicio social en el
mes t
S: [ 0%, 100% ] Nivel de confianza Continua
T: { 1 , 2 , 3 , … , 12} Mes Discreta
Es una serie estocástica con espacio de estados
continuo

15
Ejemplos
12. A un deudor de una tarjeta de crédito le ofrece distintos
métodos para finiquitar su deuda.
Sea:
A.-Un abono mensual sin altos intereses
F.-Finiquitar la deuda completa
I.-Pagar un mínimo con altos intereses
B.-No pagar nada y terminar en el buro de crédito
Xt: Decisión a tomar en el mes t
S: { A , F , I , B } Decisión a tomar Discreto
T: { 0 , 1 , 2 , 3 , … , 12 } mes
Discreto
Es una serie estocástica con espacio de estados discreto

16
Ejemplos
13. Número de pantalones producidos sin algún error de
producción en una fábrica
Xt: Número de pantalones sin fallos en la fábrica
Levi´s en el periodo t
S: { 0 , 1 , 2 , 3 , … , n } pantalones sin defectos
Discreto
T: { 0 , 1 , 2 , 3 , … , n } periodos Discreto
Es una serie estocástica con espacio de estados
discreto

17
Ejemplos
14. Peso de una caja
Supóngase una caja que se esta llenando de víveres
para los damnificados teniendo una capacidad de
500kg y se termina de llenar en 1 hora
Xt : cantidad de peso en kg en la caja en el
momento t
S: [ 0 , 500kg ] kilogramos de carga Continuo
T: [ 0 , 60min ] instante de llenado Continuo
Es un proceso estocástico con espacio de estados
continuo

18
Referencias
 PROCESOS ESTOCÁSTICOS. Volumen 14.

Coleman, R. Editorial: Limusa. Selección de Problemas
Resueltos., México, D. F., 1986

19

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...IPN
 
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de primADRIANA NIETO
 
Unidad III generacion de variables aleatorias
Unidad III generacion de variables aleatoriasUnidad III generacion de variables aleatorias
Unidad III generacion de variables aleatoriasAnel Sosa
 
Ventajas y desventajas de la simulacion
Ventajas y desventajas de la simulacionVentajas y desventajas de la simulacion
Ventajas y desventajas de la simulacionlulu0709
 
Tarea 12 de probabilidad y estadística con respuestas
Tarea 12 de probabilidad y  estadística con respuestasTarea 12 de probabilidad y  estadística con respuestas
Tarea 12 de probabilidad y estadística con respuestasIPN
 
Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1
Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1
Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1Juan Carlos Martinez Garcia
 
50 ejercicio de estadistica.docx1
50 ejercicio de estadistica.docx150 ejercicio de estadistica.docx1
50 ejercicio de estadistica.docx1Juan Zaruma
 
Ejercicios resueltos programacion lineal
Ejercicios resueltos programacion linealEjercicios resueltos programacion lineal
Ejercicios resueltos programacion linealJohana Rios Solano
 
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPOUnidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPOErick Cantona
 
Problemas de tarea trasporte
Problemas de tarea trasporteProblemas de tarea trasporte
Problemas de tarea trasporteJaime Medrano
 
control estadistico de procesos-prueba de hipotesis
control estadistico de procesos-prueba de hipotesiscontrol estadistico de procesos-prueba de hipotesis
control estadistico de procesos-prueba de hipotesisSonia Ynés Huaripaucar G
 
Simulación: Teoría y aplicaciones con Promodel
Simulación: Teoría y aplicaciones con PromodelSimulación: Teoría y aplicaciones con Promodel
Simulación: Teoría y aplicaciones con PromodelAlvaro Gil
 

Mais procurados (20)

Cadenas de markov
Cadenas de markovCadenas de markov
Cadenas de markov
 
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
 
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim
 
Unidad III generacion de variables aleatorias
Unidad III generacion de variables aleatoriasUnidad III generacion de variables aleatorias
Unidad III generacion de variables aleatorias
 
Determinístico y Probabilístico
Determinístico y ProbabilísticoDeterminístico y Probabilístico
Determinístico y Probabilístico
 
Pruebas De Varianza Uniformidad E Independencia
Pruebas De Varianza Uniformidad E IndependenciaPruebas De Varianza Uniformidad E Independencia
Pruebas De Varianza Uniformidad E Independencia
 
Análisis de Regresión Múltiple
Análisis de Regresión MúltipleAnálisis de Regresión Múltiple
Análisis de Regresión Múltiple
 
Ventajas y desventajas de la simulacion
Ventajas y desventajas de la simulacionVentajas y desventajas de la simulacion
Ventajas y desventajas de la simulacion
 
Prueba de corridas arriba y abajo de la media
Prueba de corridas arriba y abajo de la mediaPrueba de corridas arriba y abajo de la media
Prueba de corridas arriba y abajo de la media
 
Tarea 12 de probabilidad y estadística con respuestas
Tarea 12 de probabilidad y  estadística con respuestasTarea 12 de probabilidad y  estadística con respuestas
Tarea 12 de probabilidad y estadística con respuestas
 
Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1
Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1
Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1
 
50 ejercicio de estadistica.docx1
50 ejercicio de estadistica.docx150 ejercicio de estadistica.docx1
50 ejercicio de estadistica.docx1
 
Ingenieria economica de tarquin 6 edicion
Ingenieria economica de tarquin 6 edicionIngenieria economica de tarquin 6 edicion
Ingenieria economica de tarquin 6 edicion
 
Ejercicios1er con respuestas
Ejercicios1er con respuestasEjercicios1er con respuestas
Ejercicios1er con respuestas
 
Ejercicios resueltos programacion lineal
Ejercicios resueltos programacion linealEjercicios resueltos programacion lineal
Ejercicios resueltos programacion lineal
 
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPOUnidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
 
Problemas de tarea trasporte
Problemas de tarea trasporteProblemas de tarea trasporte
Problemas de tarea trasporte
 
Resueltos estimacion
Resueltos estimacionResueltos estimacion
Resueltos estimacion
 
control estadistico de procesos-prueba de hipotesis
control estadistico de procesos-prueba de hipotesiscontrol estadistico de procesos-prueba de hipotesis
control estadistico de procesos-prueba de hipotesis
 
Simulación: Teoría y aplicaciones con Promodel
Simulación: Teoría y aplicaciones con PromodelSimulación: Teoría y aplicaciones con Promodel
Simulación: Teoría y aplicaciones con Promodel
 

Semelhante a Ejemplos de Procesos Estocásticos

Explicación de la definición de las variables aleatorias
Explicación de la definición de las variables aleatoriasExplicación de la definición de las variables aleatorias
Explicación de la definición de las variables aleatoriasLupita Rodríguez
 
Distribucion binomial
Distribucion binomialDistribucion binomial
Distribucion binomialsandoval06
 
Resumen de analisis de datos experimentales
Resumen de analisis de datos experimentalesResumen de analisis de datos experimentales
Resumen de analisis de datos experimentalessandoval06
 
Guia estadistica
Guia estadisticaGuia estadistica
Guia estadisticaInstitute
 
Apuntes estadistica p3
Apuntes estadistica p3Apuntes estadistica p3
Apuntes estadistica p3Karla_lvarez
 
Probabilidades Parte III Teorema de Bayes
Probabilidades Parte III Teorema de BayesProbabilidades Parte III Teorema de Bayes
Probabilidades Parte III Teorema de BayesEstadistica UTPL
 
Introduccion a los procesos estocasticos
Introduccion a los procesos estocasticosIntroduccion a los procesos estocasticos
Introduccion a los procesos estocasticoskarelis molina
 
eventos aleatorios, espacio muestra, técnica de conteo.
eventos aleatorios, espacio muestra, técnica de conteo.eventos aleatorios, espacio muestra, técnica de conteo.
eventos aleatorios, espacio muestra, técnica de conteo.Carlos Eduardo Candela
 
Conjuntos numericos
Conjuntos numericosConjuntos numericos
Conjuntos numericosOmar Lacave
 
U9 t2 probabilidades y medidas de tendencia central
U9   t2 probabilidades y medidas de tendencia centralU9   t2 probabilidades y medidas de tendencia central
U9 t2 probabilidades y medidas de tendencia centralBrenda Jasmin Palomera Perez
 

Semelhante a Ejemplos de Procesos Estocásticos (20)

Explicación de la definición de las variables aleatorias
Explicación de la definición de las variables aleatoriasExplicación de la definición de las variables aleatorias
Explicación de la definición de las variables aleatorias
 
Distribucion binomial
Distribucion binomialDistribucion binomial
Distribucion binomial
 
Resumen de analisis de datos experimentales
Resumen de analisis de datos experimentalesResumen de analisis de datos experimentales
Resumen de analisis de datos experimentales
 
Ejemplos Explicados
Ejemplos ExplicadosEjemplos Explicados
Ejemplos Explicados
 
Ejemplos Explicados
Ejemplos Explicados Ejemplos Explicados
Ejemplos Explicados
 
Unidad 2. Combinatoria
Unidad 2. Combinatoria Unidad 2. Combinatoria
Unidad 2. Combinatoria
 
Ejemplos sencillos
Ejemplos sencillosEjemplos sencillos
Ejemplos sencillos
 
Guia estadistica
Guia estadisticaGuia estadistica
Guia estadistica
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
Probabilidad
ProbabilidadProbabilidad
Probabilidad
 
u2-180305052750 (1).pptx
u2-180305052750 (1).pptxu2-180305052750 (1).pptx
u2-180305052750 (1).pptx
 
Apuntes estadistica p3
Apuntes estadistica p3Apuntes estadistica p3
Apuntes estadistica p3
 
Matematicas
MatematicasMatematicas
Matematicas
 
Probabilidades Parte III Teorema de Bayes
Probabilidades Parte III Teorema de BayesProbabilidades Parte III Teorema de Bayes
Probabilidades Parte III Teorema de Bayes
 
Unidadestadistica
UnidadestadisticaUnidadestadistica
Unidadestadistica
 
Fundamentos de probabilidad
Fundamentos de probabilidadFundamentos de probabilidad
Fundamentos de probabilidad
 
Introduccion a los procesos estocasticos
Introduccion a los procesos estocasticosIntroduccion a los procesos estocasticos
Introduccion a los procesos estocasticos
 
eventos aleatorios, espacio muestra, técnica de conteo.
eventos aleatorios, espacio muestra, técnica de conteo.eventos aleatorios, espacio muestra, técnica de conteo.
eventos aleatorios, espacio muestra, técnica de conteo.
 
Conjuntos numericos
Conjuntos numericosConjuntos numericos
Conjuntos numericos
 
U9 t2 probabilidades y medidas de tendencia central
U9   t2 probabilidades y medidas de tendencia centralU9   t2 probabilidades y medidas de tendencia central
U9 t2 probabilidades y medidas de tendencia central
 

Mais de Lupita Rodríguez

Soluciones factibles y soluciones básicas factibles
Soluciones factibles y soluciones básicas factiblesSoluciones factibles y soluciones básicas factibles
Soluciones factibles y soluciones básicas factiblesLupita Rodríguez
 
Distribución inicial de las cadenas de Markov
Distribución inicial de las cadenas de MarkovDistribución inicial de las cadenas de Markov
Distribución inicial de las cadenas de MarkovLupita Rodríguez
 
Introducción a la probabilidad
Introducción a la probabilidadIntroducción a la probabilidad
Introducción a la probabilidadLupita Rodríguez
 
Innovación Educativa con Recursos Abiertos
Innovación Educativa con Recursos AbiertosInnovación Educativa con Recursos Abiertos
Innovación Educativa con Recursos AbiertosLupita Rodríguez
 

Mais de Lupita Rodríguez (8)

Pruebas de bondad de ajuste
Pruebas de bondad de ajustePruebas de bondad de ajuste
Pruebas de bondad de ajuste
 
Soluciones factibles y soluciones básicas factibles
Soluciones factibles y soluciones básicas factiblesSoluciones factibles y soluciones básicas factibles
Soluciones factibles y soluciones básicas factibles
 
Distribución inicial de las cadenas de Markov
Distribución inicial de las cadenas de MarkovDistribución inicial de las cadenas de Markov
Distribución inicial de las cadenas de Markov
 
Introducción a la probabilidad
Introducción a la probabilidadIntroducción a la probabilidad
Introducción a la probabilidad
 
Simulacion
SimulacionSimulacion
Simulacion
 
Ejemplos de estacionalidad
Ejemplos de estacionalidadEjemplos de estacionalidad
Ejemplos de estacionalidad
 
Portafolio de trabajo
Portafolio de trabajoPortafolio de trabajo
Portafolio de trabajo
 
Innovación Educativa con Recursos Abiertos
Innovación Educativa con Recursos AbiertosInnovación Educativa con Recursos Abiertos
Innovación Educativa con Recursos Abiertos
 

Último

Tema 8.- Gestion de la imagen a traves de la comunicacion de crisis.pdf
Tema 8.- Gestion de la imagen a traves de la comunicacion de crisis.pdfTema 8.- Gestion de la imagen a traves de la comunicacion de crisis.pdf
Tema 8.- Gestion de la imagen a traves de la comunicacion de crisis.pdfDaniel Ángel Corral de la Mata, Ph.D.
 
Día de la Madre Tierra-1.pdf día mundial
Día de la Madre Tierra-1.pdf día mundialDía de la Madre Tierra-1.pdf día mundial
Día de la Madre Tierra-1.pdf día mundialpatriciaines1993
 
CIENCIAS NATURALES 4 TO ambientes .docx
CIENCIAS NATURALES 4 TO  ambientes .docxCIENCIAS NATURALES 4 TO  ambientes .docx
CIENCIAS NATURALES 4 TO ambientes .docxAgustinaNuez21
 
periodico mural y sus partes y caracteristicas
periodico mural y sus partes y caracteristicasperiodico mural y sus partes y caracteristicas
periodico mural y sus partes y caracteristicas123yudy
 
Estrategias de enseñanza - aprendizaje. Seminario de Tecnologia..pptx.pdf
Estrategias de enseñanza - aprendizaje. Seminario de Tecnologia..pptx.pdfEstrategias de enseñanza - aprendizaje. Seminario de Tecnologia..pptx.pdf
Estrategias de enseñanza - aprendizaje. Seminario de Tecnologia..pptx.pdfAlfredoRamirez953210
 
Plan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPE
Plan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPEPlan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPE
Plan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPELaura Chacón
 
NARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFARO
NARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFARONARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFARO
NARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFAROJosé Luis Palma
 
DECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADO
DECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADODECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADO
DECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADOJosé Luis Palma
 
c3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptx
c3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptxc3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptx
c3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptxMartín Ramírez
 
Tarea 5-Selección de herramientas digitales-Carol Eraso.pdf
Tarea 5-Selección de herramientas digitales-Carol Eraso.pdfTarea 5-Selección de herramientas digitales-Carol Eraso.pdf
Tarea 5-Selección de herramientas digitales-Carol Eraso.pdfCarol Andrea Eraso Guerrero
 
Presentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptx
Presentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptxPresentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptx
Presentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptxYeseniaRivera50
 
SISTEMA INMUNE FISIOLOGIA MEDICA UNSL 2024
SISTEMA INMUNE FISIOLOGIA MEDICA UNSL 2024SISTEMA INMUNE FISIOLOGIA MEDICA UNSL 2024
SISTEMA INMUNE FISIOLOGIA MEDICA UNSL 2024gharce
 
5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdf
5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdf5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdf
5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdfOswaldoGonzalezCruz
 
Introducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
Introducción:Los objetivos de Desarrollo SostenibleIntroducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
Introducción:Los objetivos de Desarrollo SostenibleJonathanCovena1
 
Unidad II Doctrina de la Iglesia 1 parte
Unidad II Doctrina de la Iglesia 1 parteUnidad II Doctrina de la Iglesia 1 parte
Unidad II Doctrina de la Iglesia 1 parteJuan Hernandez
 
La evolucion de la especie humana-primero de secundaria
La evolucion de la especie humana-primero de secundariaLa evolucion de la especie humana-primero de secundaria
La evolucion de la especie humana-primero de secundariamarco carlos cuyo
 
Fisiologia.Articular. 3 Kapandji.6a.Ed.pdf
Fisiologia.Articular. 3 Kapandji.6a.Ed.pdfFisiologia.Articular. 3 Kapandji.6a.Ed.pdf
Fisiologia.Articular. 3 Kapandji.6a.Ed.pdfcoloncopias5
 

Último (20)

Tema 8.- Gestion de la imagen a traves de la comunicacion de crisis.pdf
Tema 8.- Gestion de la imagen a traves de la comunicacion de crisis.pdfTema 8.- Gestion de la imagen a traves de la comunicacion de crisis.pdf
Tema 8.- Gestion de la imagen a traves de la comunicacion de crisis.pdf
 
Día de la Madre Tierra-1.pdf día mundial
Día de la Madre Tierra-1.pdf día mundialDía de la Madre Tierra-1.pdf día mundial
Día de la Madre Tierra-1.pdf día mundial
 
CIENCIAS NATURALES 4 TO ambientes .docx
CIENCIAS NATURALES 4 TO  ambientes .docxCIENCIAS NATURALES 4 TO  ambientes .docx
CIENCIAS NATURALES 4 TO ambientes .docx
 
periodico mural y sus partes y caracteristicas
periodico mural y sus partes y caracteristicasperiodico mural y sus partes y caracteristicas
periodico mural y sus partes y caracteristicas
 
Estrategias de enseñanza - aprendizaje. Seminario de Tecnologia..pptx.pdf
Estrategias de enseñanza - aprendizaje. Seminario de Tecnologia..pptx.pdfEstrategias de enseñanza - aprendizaje. Seminario de Tecnologia..pptx.pdf
Estrategias de enseñanza - aprendizaje. Seminario de Tecnologia..pptx.pdf
 
VISITA À PROTEÇÃO CIVIL _
VISITA À PROTEÇÃO CIVIL                  _VISITA À PROTEÇÃO CIVIL                  _
VISITA À PROTEÇÃO CIVIL _
 
Plan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPE
Plan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPEPlan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPE
Plan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPE
 
DIA INTERNACIONAL DAS FLORESTAS .
DIA INTERNACIONAL DAS FLORESTAS         .DIA INTERNACIONAL DAS FLORESTAS         .
DIA INTERNACIONAL DAS FLORESTAS .
 
NARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFARO
NARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFARONARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFARO
NARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFARO
 
DECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADO
DECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADODECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADO
DECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADO
 
c3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptx
c3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptxc3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptx
c3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptx
 
Tarea 5-Selección de herramientas digitales-Carol Eraso.pdf
Tarea 5-Selección de herramientas digitales-Carol Eraso.pdfTarea 5-Selección de herramientas digitales-Carol Eraso.pdf
Tarea 5-Selección de herramientas digitales-Carol Eraso.pdf
 
Presentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptx
Presentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptxPresentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptx
Presentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptx
 
SISTEMA INMUNE FISIOLOGIA MEDICA UNSL 2024
SISTEMA INMUNE FISIOLOGIA MEDICA UNSL 2024SISTEMA INMUNE FISIOLOGIA MEDICA UNSL 2024
SISTEMA INMUNE FISIOLOGIA MEDICA UNSL 2024
 
5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdf
5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdf5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdf
5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdf
 
Introducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
Introducción:Los objetivos de Desarrollo SostenibleIntroducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
Introducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
 
Earth Day Everyday 2024 54th anniversary
Earth Day Everyday 2024 54th anniversaryEarth Day Everyday 2024 54th anniversary
Earth Day Everyday 2024 54th anniversary
 
Unidad II Doctrina de la Iglesia 1 parte
Unidad II Doctrina de la Iglesia 1 parteUnidad II Doctrina de la Iglesia 1 parte
Unidad II Doctrina de la Iglesia 1 parte
 
La evolucion de la especie humana-primero de secundaria
La evolucion de la especie humana-primero de secundariaLa evolucion de la especie humana-primero de secundaria
La evolucion de la especie humana-primero de secundaria
 
Fisiologia.Articular. 3 Kapandji.6a.Ed.pdf
Fisiologia.Articular. 3 Kapandji.6a.Ed.pdfFisiologia.Articular. 3 Kapandji.6a.Ed.pdf
Fisiologia.Articular. 3 Kapandji.6a.Ed.pdf
 

Ejemplos de Procesos Estocásticos

  • 1. Prof. Guadalupe del Carmen Rodríguez Moreno 1
  • 2. Proceso Estocástico  Definición: La familia de variables aleatorias (v.a) que representan el estado del sistema, en el momento del tiempo T.  Notación: El conjunto de valores que puede tomar la variable aleatoria se llama “espacio de estados”(espacio muestral) y se denota por “S”. El conjunto de valores que pueden tomar el índice i se le denomina “espacio paramétrico” y se denota por “T” 2
  • 3. Ejemplos 1. Número de accidentes automovilísticos en el D.F. en día Xt = Número de accidentes automovilísticos en el D.F. en el día t. S = { 0 , 1 , … , M } Número de accidentes que pueden suceder Discreto T = { 0 , 1 , 2 , 3 } Día en el que sucedieron Discreto 3
  • 4. Clasificación de procesos estocásticos  El espacio de estados “S” puede ser continuo o discreto  El espacio paramétrico “T” puede ser continuo o discreto ST Discreto Continuo Discreto Serie estocástica con espacio de estados discreto Proceso estocástico con espacio de estados discreto Continuo Serie estocástica con espacio de estados continuo Proceso estocástico con espacio de estados continuo 4
  • 5. Ejemplos 2. Marcador de un partido de fútbol. Xt = Marcador de un partido de fútbol en el instante t S = { (x,y)/x,y = 0 , 1 , 2, … } Discreto x: goles del equipo 1, y: goles del equipo 2 T = [0 , 90] minutos con segundos Continuo Es un proceso estocástico con espacio de estados discreto 5
  • 6. Ejemplos 3. Un proceso epidemial Supóngase que un individuo infectado transmite una enfermedad mortal a toda una comunidad aislada. Supóngase que durante un periodo, las personas infectadas no presentan síntomas y no son infecciosas. Después se convierten en portadoras y son infecciosas pero aún no presentan síntomas. Tras un periodo, los portadores presentan síntomas y son aislados . Estas personas se curan y se vuelven inmunes o mueren. Sea las clases: I.-Persona inmune P.- Persona propenso N.- Persona incubando no infeccioso C.- Persona portador A.-Persona portador aislado F.-Persona fallecida 6
  • 7. N P C I A F Xt = clase a la que pertenece una persona en el mes t S = { I, P, N, C, A, F } Clase a la pertenece Discreto T = { 0 , 1 , 2 , … 12 } Mes Discreto Es una serie estocástica con espacio de estados discreto 7
  • 8. Ejemplos 4. Número de aparición de águila en un volado realizado 10 veces Xt = Número de apariciones de águila en el intento t S = { 0 , 1, 2, 3 … 10} Veces que aparece águila Discreto T = { 0 , 1 , 2 , 3 , … , 10 } Intentos Discreto Es una serie estocástica con espacio de estados discreto 8
  • 9. Ejemplos 5. Cantidad de autos rojos vendidos en una agencia de autos en los próximos 6 meses, teniendo en exhibición 4 colores: rojo, negro, gris, azul. Xt = Número de autos rojos vendidos en los t meses S = { 0, 1 , 2 , 3 , 4 } autos rojos Discreto T = { 1, 2, 3 , 4, 5, 6 } meses Discreto Es una serie estocástica con espacio de estados discreto 9
  • 10. Ejemplos 6. Número de intentos para encontrar un boleto ráscale ganador en 10 boletos comprados Xt = Número de intentos para encontrar un boleto ganador en el n-ésimo boleto comprado S = { 0 , 1 , 2 , … , 10 } intentos Discreto T = { 1 , 2 , 3 , … , 10 } boletos comprados Discreto Es una serie estocástica con espacio de estados discreto 10
  • 11. Ejemplos 7. Probabilidad de lluvia dentro de los próximos 5 días siendo que existe un porcentaje del 40% de que esto ocurra y un 60% de que no suceda así. Xt = Estado meteorológico en el día t. S = { Lluvia (0) , No Lluvia (1) } Estado Meteorológico Discreto T = { 1 , 2 , 3 , 4 , 5 } día de ocurrencia Discreto Es una serie estocástica con espacio de estados discreto 11
  • 12. Ejemplos 8. Una joven pasa sus días en 3 estados de animo: feliz, triste e indiferente, sus padres quieren saber cual será el animo de su hija durante un mes. Xt : Animo de la hija en el día t S: { 1 , 2 , 3 } Feliz, triste o indiferente Discreto T: { 1 , 2 , 3 , … , 30 } día del mes Discreto Es una serie estocástica con espacio de estados discreto 12
  • 13. Ejemplos 9. Número de billetes falsos de 50 pesos en cierto día Xt: Número de billetes falsos encontrados en el día t S: { 0 , 1 , 2 , 3, … , n } billetes Discreto T:{ 0 , 1 , 2 , 3 , …} día Discreto Es una serie estocástica con espacio de estados discreto 13
  • 14. Ejemplos 10. Número de asaltos realizados en el D.F. en el mes de Diciembre Xt: Número de asaltos realizados en el D.F. en el día t del mes de diciembre S: { 0 , 1 , 2 , … , n } asaltos Discreto T: { 1 , 2 , 3 , … , 31 } días Discreto Es una serie estocástica con espacio de estados discreto 14
  • 15. Ejemplos 11.Probabilidad de sacar bola negra en el sorteo para realizar el servicio militar al cumplir 18 años en México durante 12 meses. Xt: Nivel de confianza de realizar servicio social en el mes t S: [ 0%, 100% ] Nivel de confianza Continua T: { 1 , 2 , 3 , … , 12} Mes Discreta Es una serie estocástica con espacio de estados continuo 15
  • 16. Ejemplos 12. A un deudor de una tarjeta de crédito le ofrece distintos métodos para finiquitar su deuda. Sea: A.-Un abono mensual sin altos intereses F.-Finiquitar la deuda completa I.-Pagar un mínimo con altos intereses B.-No pagar nada y terminar en el buro de crédito Xt: Decisión a tomar en el mes t S: { A , F , I , B } Decisión a tomar Discreto T: { 0 , 1 , 2 , 3 , … , 12 } mes Discreto Es una serie estocástica con espacio de estados discreto 16
  • 17. Ejemplos 13. Número de pantalones producidos sin algún error de producción en una fábrica Xt: Número de pantalones sin fallos en la fábrica Levi´s en el periodo t S: { 0 , 1 , 2 , 3 , … , n } pantalones sin defectos Discreto T: { 0 , 1 , 2 , 3 , … , n } periodos Discreto Es una serie estocástica con espacio de estados discreto 17
  • 18. Ejemplos 14. Peso de una caja Supóngase una caja que se esta llenando de víveres para los damnificados teniendo una capacidad de 500kg y se termina de llenar en 1 hora Xt : cantidad de peso en kg en la caja en el momento t S: [ 0 , 500kg ] kilogramos de carga Continuo T: [ 0 , 60min ] instante de llenado Continuo Es un proceso estocástico con espacio de estados continuo 18
  • 19. Referencias  PROCESOS ESTOCÁSTICOS. Volumen 14. Coleman, R. Editorial: Limusa. Selección de Problemas Resueltos., México, D. F., 1986 19