Matemáticas aplicadas

9-3 CADENAS DE MARKOV (OPCIONAL)
Un proceso o sucesión de eventos que se desarrolla en el tiempo en el cual el resultado
en cualquier etapa contiene algún elemento que depende del azar se denomina
un proceso aleatorio o proceso estocástico. Por ejemplo, la sucesión podría ser las
condiciones del tiempo en Veracruz en una serie de días consecutivos: el tiempo
cambia día con día de una manera que en apariencia es algo aleatorio. O bien, la sucesión
podría consistir de los precios diarios al cierre de ciertas acciones que cotizan
en la bolsa, en donde otra vez interviene cierto grado de aleatoriedad. Una sucesión
de elecciones gubernamentales es otro ejemplo de un proceso estocástico.
Un ejemplo muy simple de un proceso estocástico es una sucesión de ensayos
de Bernoulli, por ejemplo, una sucesión de lanzamientos de una moneda. En este caso,
el resultado en cualquier etapa es independiente de todos los resultados previos.
(En realidad, esta condición de independencia es parte de la definición de los ensayos
de Bernoulli). Sin embargo, en la mayoría de los procesos estocásticos cada
resultado depende de lo que sucedió en etapas anteriores del proceso. Por ejemplo,
el tiempo en un día determinado no es aleatorio por completo, sino que es afectado
en cierto grado por el tiempo de días previos. El precio de una acción al cierre de
cualquier día depende en cierta medida del comportamiento de la bolsa en días
previos.
El caso más simple de un proceso estocástico en que los resultados dependen
de otro(s), ocurre cuando el resultado en cada etapa sólo depende del resultado de
la etapa anterior y no de cualquiera de los resultados previos. Tal proceso se denomina
proceso de Markov o cadena de Markov (una cadena de eventos, cada evento
ligado al precedente).
DEFINICIÓN Una cadena de Markov es una sucesión de ensayos similares u observaciones
en la cual cada ensayo tiene el mismo número finito de resultados posibles,
y en donde también la probabilidad de cada resultado para un ensayo dado
depende sólo del resultado del ensayo inmediatamente precedente y no de cualesquier
resultado previo.
Por ejemplo, consideremos las condiciones de tiempo diarias en cierta localidad,
y supongamos que sólo estamos interesados en el hecho de que cada día sea
lluvioso o seco. Entonces, cada ensayo (esto es, cada observación diaria del tiempo)
tiene los mismos dos resultados: lluvioso o seco. Si suponemos que las probabilidades
de que mañana sea un día lluvioso o seco están determinadas por completo por
el hecho de que hoy es un día lluvioso o seco, podríamos concluir que esta sucesión
de ensayos formaría una cadena de Markov.
Al trabajar con cadenas de Markov, a menudo es útil pensar la sucesión de ensayos
como experimentos efectuados en cierto sistema físico, y cada resultado deja
a este sistema en cierto estado. Por ejemplo, consideremos una sucesión de elecciones
políticas en cierto país: el sistema podría tomarse como el país mismo y cada
elección lo dejaría en cierto estado, es decir, en el control del partido ganador. Si sólo
hay dos partidos políticos fuertes, llamados A y B, los que por lo regular controlan
el gobierno, entonces podemos decir que el país se encuentra en el estado A o B
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