La clasificación de la cadena de Markov
Cadena de Markov homogénea
Una cadena de Markov es homogénea si la probabilidad de transición entre estados no depende del tiempo.
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Características:
- La matriz de transición es constante a lo largo del tiempo.
- Los estados pueden ser recurrentes o transitorios.
Cadena de Markov no homogénea
Una cadena de Markov es no homogénea si la probabilidad de transición entre estados depende del tiempo.
Características:
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- La matriz de transición puede variar a lo largo del tiempo.
- Los estados pueden ser recurrentes o transitorios.
Cadena de Markov finita
Una cadena de Markov es infinita si el conjunto de estados es infinito.
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Características:
- La matriz de transición puede ser infinita.
- Las probabilidades de transición y distribuciones estacionarias se calculan aproximadamente mediante métodos numéricos.
Cadena de Markov de tiempo discreto
Una cadena de Markov de tiempo discreto se actualiza en intervalos discretos de tiempo.
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Características:
- Los estados pueden cambiar en pasos de tiempo discretos.
- La matriz de transición se define para cada paso de tiempo.
Cadena de Markov infinita
Una cadena de Markov es infinita si el conjunto de estados es infinito.
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Características:
- La matriz de transición puede ser infinita.
- Las probabilidades de transición y distribuciones estacionarias se calculan aproximadamente mediante métodos numéricos.
Cadena de Markov de tiempo continuo
Una cadena de Markov de tiempo continuo se actualiza de manera continua en el tiempo.
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Características:
- Los estados pueden cambiar en cualquier momento.
- La matriz de transición se define mediante tasas de transición.