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Modelo matematico estocastico

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Los modelos estocásticos poseen elementos aleatorios los cuales se encuentran distribuidos dentro del modelo, es así que es más fácil predecir el valor calculado, como también la cantidad en términos de probabilidad de ocurrencia; este modelo matemático también puede ser definido como los modelos cuantitativos en los que existe más de un estado de la naturaleza y donde cada estado debe encontrarse estimado o definido para calcular los resultados condicionales de las alternativas de decisión en cada estado.

Un ejemplo de la aplicación del modelo matemático estocástico es el que aplicó el programa IDRISI, realizado por el comando STCHOICE (Elección Estocástica), ya que construye un mapa estocástico de cubierta terrestre al evaluar las probabilidades condicionales de que cada cubierta terrestre pueda existir en cada ubicación de píxel en contra de una distribución aleatoria rectilínea de probabilidades. Esto se hace generando un número aleatorio. Luego las probabilidades condicionales para cada clase, después son sumadas comenzando con la primera imagen de la lista en el archivo de grupo. Se asigna la clase representada por la imagen que hace que la suma exceda el umbral aleatorio. La imagen resultante parecerá cubierta con bastantes pozos. Debido a que se introduce el elemento aleatorio, puede ser que la imagen de salida resulte diferente cada vez que se ejecuta el módulo (Eastman, 2016a).

Un modelo matemático estocástico es una abstracción matemática de un proceso empírico cuyo desarrollo está gobernado por leyes probabilísticas. El proceso empírico se estudia como un modelo probabilístico que evoluciona en el tiempo y genera secuencias de valores numéricos.

Un modelo matemático estocástico tiene por lo menos una variable del mismo es tomada como un dato al azar y las relaciones entre variables se toman por medio de funciones probabilísticas. Sirven por lo general para realizar grandes series de muestreos, quitan mucho tiempo en el computador son muy utilizados en investigaciones científicas.

Para poder modelar de forma correcta un proceso estocástico es necesario comprender numerosos conceptos de probabilidad y estadística. Dentro del modelo matemático estocásticos se encuentran, por ejemplo, el tiempo de funcionamiento de una máquina entre avería y avería, su tiempo de reparación y el tiempo que necesita un operador humano para realizar una determinada operación.



 



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