# data[].attributes.body
Roba el banco

# data[].attributes.body
Las cadenas de Markov son un modelo que se utiliza para predecir la probabilidad de que un sistema se encuentre en un estado determinado, basándose solamente en el estado anterior. Es decir, este modelo solo depende del estado actual del sistema y no de su historia completa.

# data[].attributes.headline
Estructura Cadena de Markov (Matriz de transición)

# data[].attributes.subject
Estructura Cadena de Markov (Matriz de transición)

# data[].attributes.body
En esta imagen se ven representados 3 estados probabilísticos: A,B,C, donde cada estado también poseen un estado anterior, en donde cada línea que unifica los estados muestra la probabilidad del periodo.

Al lado derecho de la imagen se puede evidenciar la matriz de transición según (Ossa, 2013) “Técnicamente, una matriz de transición define la probabilidad de cambio de estado a partir del tiempo actual (t₁) hasta un tiempo futuro (t₊₁). En un modelo de Markov la probabilidad para llegar a un estado futuro solo depende del estado actual”

En sintesis entiendase una matriz de transición como un sistema estocastico que define una probabilidad de un tiempo inicial a un tiempo futuro.

# data[].attributes.headline
Ejemplo Número #1 de las cadenas de Markov 

# data[].attributes.subject
Ejemplo Número #1 de las cadenas de Markov 

# data[].attributes.body
Recuperado de: https://youtube.com/watch?v=PGCJR9AEf0Y&feature=shares

# data[].attributes.body
Recuperado de:
https://youtu.be/HzEfHQbZB1o

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Álgebra Lineal Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín

# data[].attributes.body
Esta ecuación corresponde a una cadena homogénea, donde las probabilidades son las mismas en cada paso

Xn= Estado inicial
Xn-1= Estado después de un tiempo
Pij= Probabilidad de ij
P= Probabilidad

# data[].attributes.body
Esta ecuación se usa cuando existen cadenas homogéneas para una cantidad m de estados posibles

Xn= Estado inicial
Xn-1= Estado después de un tiempo
Pij= Probabilidad de ij
J= periodo
i= Periodo

# data[].attributes.body
En este caso la ecuación en la misma, pero con la probabilidad elevada a n pasos, donde a su vez i también posee un valor para X en 0 pasos

# data[].attributes.attachment_caption
Una empresa esta considerando utilizar Cadenas de Markov para analizar los cambios en las preferencias de los usuarios por tres marcas distintas de un determina

# data[].attributes.body
Si en la actualidad la participación de mercado es de 45%, 25% y 30%, respectivamente. ¿Cuáles serán las participaciones de mercado de cada marca en dos meses más?

# data[].attributes.body
Una patrulla policiaca vigila un vecindario conocido por sus actividades pandilleriles. Durante un patrullaje hay 60% de probabilidades de llegar a tiempo al lugar donde se requiere la ayuda; si no sucede algo, continuará el patrullaje regular. Después de recibir una llamada, hay 10% de probabilidades de cancelación (en cuyo caso el patrullaje normal se reanuda), y 30% de probabilidad de que la unidad ya esté respondiendo a la llamada anterior. Cuando la patrulla llega a la escena del suceso, hay 10% de probabilidades de que los instigadores hayan desaparecido (en cuyo caso reanuda su patrullaje), y 40% de probabilidades de que se haga una aprehensión de inmediato. De otro modo, los oficiales rastrearán el área. Si ocurre una aprehensión, hay 60% de probabilidades de trasladar a los sospechosos a la estación de policía, de lo contrario son liberados y la unidad regresa a patrullar. Exprese las actividades probabilisticas de la patrulla en la forma de una matriz de transición.

# data[].attributes.body
En este ejercicio, con los datos dados en el problema, se organizan en una matriz, la cual contiene la probabilidad de que un patrullaje regular llegue a completar un traslado a la estación de un delincuente con éxito, o que este falle.

# data[].attributes.body
Un profesor de ingeniería adquiere una computadora nueva cada dos años. El profesor puede elegir de entre tres modelos: M1, M2 y M3. Si el modelo actual es M1, la siguiente computadora puede ser M2 con probabilidad 0.2, o M3 con probabilidad 0.15. Si el modelo actual es M2, las probabilidades de cambiar a M1 y M3 son 0.6 y 0.25, respectivamente. Pero si el modelo actual es M3, entonces las probabilidades de comprar los modelos M1 y M2 son 0.5 y 0.1, respectivamente.

# data[].attributes.body
Primero se identifican los datos que se dieron en el problema.

# data[].attributes.body
Después se acomodan los datos estadísticos y se acomodan en una matriz, con el objetivo de identificar la probabilidad que tiene cada "estado" de cambiar a otro o quedarse como esta. Donde cada dato de la fila, sumado tiene que ser igual a 1.

# data[].attributes.body
Por ultimo se puede hacer una grafica, en la que se vea lo mismo que en la tabla. La probabilidad de que cada "estado" cambie o siga igual.

# data[].attributes.body
-Escarrega, F. (20 de Noviembre de 2020). U3A2. Obtenido de https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/695398_97de5c533900455583523c342342041e.html

-Halweb.uc3m. (s.f.). Halweb.uc3m. Obtenido de https://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/jmmarin/esp/PEst/tema4pe.pdf

-Ossa, J. C. (Agosto de 2013). Scielo. Obtenido de Universitas psychologica: http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1657-92672013000200021#:~:text=T%C3%A9cnicamente%2C%20una%20matriz%20de%20transici%C3%B3n,Ap%C3%A9ndice%202%2C%20Ecuaci%C3%B3n%201).

-Universidad Nacional de Colombia . (s.f.). Ciencias.medellin.unal.edu.co. Obtenido de https://ciencias.medellin.unal.edu.co/cursos/algebra-lineal/clases/8-clases/25-clase-23-aplicaciones-cadenas-de-markov.html