3: Cadenas de Markov de Estado Finito
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- Esta sección, salvo que se indique lo contrario, se aplica a las cadenas de Markov con espacios estatales tanto finitos como contables.
- 3.3: La Representación Matrix
- La matriz [P] de probabilidades de transición de una cadena de Markov se denomina matriz estocástica; es decir, una matriz estocástica es una matriz cuadrada de términos no negativos en la que los elementos de cada fila suman a 1.
- 3.5: Cadenas de Markov con Recompensas
- Supongamos que cada estado en una cadena de Markov está asociado con una recompensa. A medida que la cadena Markov avanza de estado a estado, hay una secuencia asociada de recompensas que no son independientes, sino que están relacionadas por las estadísticas de la cadena Markov. El concepto de recompensa en cada estado es bastante gráfico para modelar las ganancias corporativas o el desempeño de la cartera, y también es útil para estudiar el retraso en la cola, el tiempo hasta que se ingresa a algún estado dado y muchos otros fenómenos. La recompensa asociada ingenio
- 3.6: Teoría de la Decisión de Markov y Programación Dinámica
- En el apartado anterior, analizamos el comportamiento de una cadena de Markov con recompensas. En esta sección, consideramos una estructura mucho más elaborada en la que un tomador de decisiones puede elegir entre diversas recompensas posibles y probabilidades de transición.