METODOS PROBABILISTICOS

TRABAJO COLABORATIVO 2

MÉTODOS PROBABILÍSTICOS

PLATAFORMA VIRTUAL

Presentado por: JEFERSON YECID PLAZAS

WILSON GEOVANNY MOLANO

Presentado a: VLADIMIR DE JESUS VANEGAS ANGULO

(Tutor)

Universidad nacional abierta y a distancia unad

2012

INTRODUCCIÓN

El trabajo de métodos probabilísticos tiene como objeto dar herramientas para una buena toma de decisiones, a fin de optimizar los resultados dados en una empresa. Nos muestra el camino de manejar las probabilidades en los diferentes procesos para darnos una ventaja con nuestros competidores, nos incentiva a trabajar en grupo para mejorar nuestro aprendizaje lo cual es muy importante a la hora de trabajar en equipo. Como profesionales tenemos que aprender a conocer los diferentes temas del curso académico de métodos probabilísticos ya que son importantes para obtener los logros propuestos en este curso, así como un aprestamiento en los enfoques y métodos de la programación lineal mediante la estrategia de la educación independiente, el trabajo contiene ejercicios resueltos por medio de información acerca de cadenas de markov, programación lineal y no lineal y teoría de colas.

Se invita al lector (es) a revisar detenidamente el siguiente documento con el fin de que por medio de sus críticas constructivas se logren incorporar las mejoras sugeridas aumentando la calidad del trabajo con miras a posteriores informes durante el transcurso del curso.

1. El grupo colaborativo deberá realizar un cuadro comparativo entre las cadenas de Markov, la teoría de colas, y la programación no lineal. En el cuadro se debe desarrollar: Principales conceptos, características y sus aplicaciones.

CUADRO COMPARATIVO

NOMBRE PRINCIPALES CONCEPTOS CARACTERÍSTICAS APLICACIONES

CADENAS DE MARKOV Es un proceso estocástico en el que los valores del tiempo son discretos y los estados posibles de la variable aleatoria contienen valores discretos, es decir, es una cadena estocástica de tiempo discreto.

Las cadenas de Markov que cumplen la hipótesis de estabilidad se llaman

cadenas estacionarias de Markov Por lo tanto las probabilidades de transición entre los estados para los tiempos k-1 y k solamente depende de los estados que la variable adquiere dichos tiempos. Las cadenas de Markov, se clasifican, además, dentro de los procesos

estocásticos de Markov, que son aquellos en el que el estado futuro de un

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