Los modelos estocásticos son herramientas fundamentales en diversas áreas, permitiendo analizar y predecir comportamientos futuros basados en probabilidades. Las cadenas de Markov, por ejemplo, indican la probabilidad de ciertos estados en etapas sucesivas, siendo útiles en la predicción y análisis de sistemas dinámicos.
Cuando al menos una variable de un modelo es tomada como un dato al azar y las relaciones entre variables se toman por medio de funciones de probabilidad
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SAS/STAT
DPL
Señales de Comunicación Señales biomédicas Señales Sísmicas
Hacer las suposiciones necesarias y las restricciones necesarias para representar las porciones mas relevantes del sistema
Analizar o predecir los comportamientos futuros
Efectos Estocásticos
Estos efectos pueden aparecer pero no lo hacen necesariamente.
TEORÍAS DE CONFIABILIDAD
Es la teoría de la probabilidad del funcionamiento o no.
TEORÍAS DE COLAS
Estos modelos se usan para el diseño de métodos de colas para las empresas y los sistemas informáticos.
PROCESOS DE POISSON
Calcula la probabilidad de los acontecimientos y da cuenta de ellos.
MODELOS ESTOCÁSTICOS
CADENAS DE MARKOV
Indican la probabilidad de ciertos estados de una etapa sucesiva.