19.3: Introducción a los modelos de Markov
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Cada número representa la probabilidad de que el proceso de Markov cambie de un estado a otro, con la dirección indicada por la flecha. Por ejemplo, si el proceso de Markov está en el estado A, entonces la probabilidad de que cambie al estado E es 0.4, mientras que la probabilidad de que permanezca en el estado A es 0.6.
El modelo de estado anterior puede ser representado por una matriz de transición.
En cada paso de tiempo (\(t\)) la probabilidad de moverse entre estados depende del estado anterior (\(t−1\)):
\[A_{t} = 0.6A_{(t-1)}+0.7E_{(t-1)} \nonumber \]
\[E_{t} = 0.4A_{(t-1)}+0.3E_{(t-1)} \nonumber \]
El modelo de estado anterior (\(S_t = [A_t, E_t]^T\)) se puede representar en la siguiente notación matricial:
\[S_t = PS_{(t-1)} \nonumber \]
Crear una\(2 \times 2\) matriz (P
) que represente la matriz de transición para el espacio Markov anterior.