La cadena de Markov es una herramienta con un gran potencial para ser utilizada de forma sencilla y flexible en diferentes campos. Se trata de un sistema matemático que puede experimentar las transacciones de un estado a otro dependiendo de las normas de probabilidades.
Este sistema se puede ampliar en distintos contextos estadísticos y teóricos de la información donde la mayoría de sus aplicaciones se enfocan en innumerables casos de estados. Se puede utilizar en campos como la economía, genética, teoría de comunicación y finanzas, entre otros.
Contenidos de este artículo
Propiedades de la cadena de Markov
Las propiedades de la cadena de Markov son variadas y cuentan con funcionalidades que permiten procesar ciertos casos específicos:
- Cadena absorbente: Puede llegar a ser absorbente cuando alguno de sus estados ya es absorbente y de no serlo, pueda llevarse al estado absorbente, ya que suelen ser transitorios después de un tiempo infinito medio y se convierte en un promedio positivo recurrente.
- Cadena homogénea: Es una cadena homogénea cuando la probabilidad de transición es plenamente independiente en relación al tiempo.
- Cadena irreducible: Es irreducible o ergódica cuando existe una total comunicación entre todos sus estados, lo que significa que la probabilidad de que un estado pase a otro, es positiva.
- Cadena regular: Esta cadena es regular en caso de que se pueda pasar cualquier estado a otro al seguir una cantidad de pasos específicos, mientras que el estado inicial siga siendo independiente. Es una cadena que también es irreducible.
Ventajas y desventajas de la cadena de Markov
En la cadena de Markov y sus aplicaciones Existen algunas ventajas y desventajas como las siguientes:
- Su proceso se puede entender y aplicar con facilidad.
- Con el tiempo permite ver determinados cambios en el sistema.
- El proceso de cálculos de sensibilidad se realiza de forma simple.
- Como desventaja, se puede resaltar que se trata de un modelo con un proceso complejo en la toma de decisiones.
Ejemplos de la cadena de Markov
- El proceso o cadena de Markov es intuitivo y accesible, esto se debe a que se puede implementar en modelos probabilísticos y en técnicas de ciencias de datos, sin utilizar conceptos matemáticos o estadísticos.
- Gracias a sus propiedades, es una herramienta que se puede usar en campos como estadística, la teoría de cola, informática, biología, finanzas y muchas más.
- Las propiedades de las cadenas de Markov permiten que su estudio de procesos sea más manejable y logre derivar resultados específicos, como la distribución estacionaria y el tiempo medio de recurrencia.