Procesos estocásticos - Generalidades
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Nombre: Pedro José Miranda Castro. Código: 6034111. ¿QUÉ ES UN PROCESO ESTOCÁSTICO? Un proceso estocástico es un proceso que evoluciona en el tiempo en forma aleatoria, sea parcial o totalmente. En un proceso estocástico, no se manejan variables fijas como lo son (x, y, z), sino variables o secuencias de tipo (x 1 , x 2 , x 3 ) en donde x n representa alguna cantidad o magnitud aleatoria en un tiempo n. La característica principal de estos procesos, es que al ser manejados respecto al tiempo, son más reales y pueden aplicarse a la práctica más que la teoría. Ejemplos de un proceso estocástico son: la temperatura, el precio de una acción de una empresa, el dinero que se apuesta, entre otros. Los procesos estocásticos se clasifican en: Tiempo discreto: Se habla de tiempo discreto cuando la variable cambia de valor en determinados momentos o lapsos. Tiempo continuo: Se habla de tiempo continuo cuando la variable puede cambiar de valor en cualquier momento del tiempo. Igualmente, se pueden clasificar los procesos estocásticos de acuerdo al tipo de variable: Variable discreta: Esta variable solo puede tomar determinados valores, lo que se llama “estados discretos”. Variable continua: Esta variable puede tomar cualesquiera valores dentro de un rango. Por último, los procesos estocásticos se pueden clasificar de la siguiente forma: Proceso estocástico estacionario: En un proceso estocástico estacionario, las propiedades estadísticas de una variable pueden ser constantes en largos períodos de tiempo. Proceso estocástico no estacionario: En este tipo de proceso, las variables pueden aumentar de valor sin límites.
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Nombre: Pedro José Miranda Castro.
Código: 6034111.
¿QUÉ ES UN PROCESO ESTOCÁSTICO?
Un proceso estocástico es un proceso que evoluciona en el tiempo en forma aleatoria,
sea parcial o totalmente. En un proceso estocástico, no se manejan variables fijas como
lo son (x, y, z), sino variables o secuencias de tipo (x1, x2, x3) en donde xn representa
alguna cantidad o magnitud aleatoria en un tiempo n. La característica principal de estos
procesos, es que al ser manejados respecto al tiempo, son más reales y pueden aplicarse
a la práctica más que la teoría. Ejemplos de un proceso estocástico son: la temperatura,
el precio de una acción de una empresa, el dinero que se apuesta, entre otros.
Los procesos estocásticos se clasifican en:
Tiempo discreto: Se habla de tiempo discreto cuando la variable cambia de
valor en determinados momentos o lapsos.
Tiempo continuo: Se habla de tiempo continuo cuando la variable puede
cambiar de valor en cualquier momento del tiempo.
Igualmente, se pueden clasificar los procesos estocásticos de acuerdo al tipo de variable:
Variable discreta: Esta variable solo puede tomar determinados valores, lo que
se llama “estados discretos”.
Variable continua: Esta variable puede tomar cualesquiera valores dentro de un
rango.
Por último, los procesos estocásticos se pueden clasificar de la siguiente forma:
Proceso estocástico estacionario: En un proceso estocástico estacionario, las
propiedades estadísticas de una variable pueden ser constantes en largos
períodos de tiempo.
Proceso estocástico no estacionario: En este tipo de proceso, las variables
pueden aumentar de valor sin límites.
APLICACIONES DE LOS PROCESOS ESTOCÁSTICOS
En el área productiva de una empresa, la tasa de producción, el tiempo de
entrega y las fluctuaciones de la demanda.
Los pronósticos de tiempo que se basan en las temperaturas de determinado sitio
en diferentes momentos temporales.
La tasa de crecimiento en el valor de una acción de una empresa, es vital para los
inversionistas.
APLICACIONES EN LA INFORMÁTICA
En la informática, haciendo una centralización en la Ingeniería de Sistemas, podemos
encontrar aplicaciones como el modelamiento y procesamiento digital de señales, de
imágenes o de comunicaciones. Por otro lado, es estudio de la teoría de colas es
importante para el rendimiento de un sistema o una red de ordenadores.
FUENTES DE CONSULTA
Procesos estocásticos: Introducción. Juan Mascareñas. Universidad Complutense
de Madrid.
Probabilidad y estadística. Michael J. Evans, Jeffrey S. Rossenthal. Editorial
Reverté.
La enseñanza de los procesos estocásticos en ingeniería e informática. Rosario
Romera Ayllón. Universidad Carlos III de Madrid.
