PROCESOS ESTOCÁSTICOS B IBLIOGRAFÍA SUGERIDA Anderson, Sweeney y Williams. Métodos cuantitativos para los negocios. Hillier y Lieberman. Investigación de Operaciones. Hillier, Frederick. Introducción a la Investigación de Operaciones. Winston, Wayne L. Investigación de Operaciones. Más completo! P ROCESO ESTOCÁSTICO ( DEFINICIÓN ) En estadística, y específicamente en la teoría de la probabilidad, un proceso aleatorio o proceso estocástico es una sucesión de variables aleatorias (estocásticas) que evolucionan en función de otra variable, generalmente el tiempo. Cada variable o conjunto de variables sometidas a influencias o impactos aleatorios constituye un proceso estocástico. E JEMPLOS DE PROCESOS ESTOCÁSTICOS : Señales de telecomunicación Señales biomédicas (electrocardiograma, encefalograma, etc.) Señales sísmicas El índice de la bolsa segundo a segundo La evolución de la población de un municipio año tras año El clima P ROCESOS ESTOCÁSTICOS ESPECIALES Proceso estacionario Proceso de Gauss Proceso de Bernoulli Proceso de Markov P ROCESO ESTACIONARIO : Un proceso es estacionario es un proceso estocástico cuya distribución de probabilidad en un instante de tiempo fijo o una posición fija es similar para todos los instantes de tiempo o posiciones. Un proceso estocástico es estacionario si sus propiedades estadísticas son invariantes ante una traslación del tiempo. Es decir, su media y varianza son constantes. E JEMPLO PROCESO ESTACIONARIO La temperatura media a largo plazo: P ROCESO DE G AUSS : Proceso continuo en el que toda combinación lineal de variables es una variable de distribución normal. P ROCESO DE B ERNOULLI El proceso de Bernoulli no es más que la repetición de un ensayo de Bernoulli. P ROCESO DE M ARKOV: Aquellos procesos discretos en que la evolución sólo depende del estado actual y no de los anteriores.
