Teoría básica de procesos estocásticos

ilustraciones, diagramas

Autores:
Blanco Castañeda, Liliana
Tipo de recurso:
Book
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/86770
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/86770
Palabra clave:
510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadas
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PROCESOS DE MARKOV
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A pesar de la existencia de antecedentes importantes, como los trabajos de Bachelier y Poisson, los primeros esfuerzos por construir una teoría de procesos estocásticos se realizaron hacia mediados del siglo XX, entre los que destacan los trabajos de Markov, Kolmogorov, Lévy, Doob, Itô yWiener. Los avances teóricos que se dieron en este campo durante el siglo XX posicionaron la teoría de la probabilidad, que tradicionalmente había sido un área marginal de las matemáticas, como una disciplina reconocida tanto por su riqueza teórica como por la inmensa variedad de sus aplicaciones [2]. El presente texto recoge los conceptos y resultados fundamentales de la teoría de procesos estocásticos, ofreciendo, a la vez, una introducción a sus aplicaciones a través de ejercicios y ejemplos. De esta manera, este libro está diseñado para servir como guía en un curso introductorio de Procesos Estocásticos, especialmente para las carreras de matemáticas, estadística e ingeniería. También puede servir como texto de consulta y apoyo para estudiantes de maestría que estén desarrollando trabajos de investigación en áreas afines. Este trabajo parte con la definición de proceso estocástico, continúa exponiendo conceptos y resultados correspondientes a diferentes tipos de procesos estocásticos, y termina con una introducción al tema de integración estocástica. Entre otros tipos de procesos estocásticos, el lector encontrará cadenas de Markov, procesos de Poisson, martingalas y movimiento browniano. Asimismo, cada tema está acompañado de una selección de ejercicios con los que el lector podrá comprobar su comprensión. Este trabajo está dividido en nueve capítulos y dos apéndices. En el primer capítulo se presenta un breve recuento de los conceptos y resultados de teoría de probabilidad necesarios para la comprensión de las secciones siguientes. Se desarrollan los conceptos de espacios de probabilidad, variables aleatorias e integración, integrabilidad uniforme, modos de convergencia y esperanza condicional, así como los lemas de Borel-Cantelli. En el segundo capítulo se presentan la definición y clasificación de procesos estocásticos, así como el teorema de Daniell-Kolmogorov y otros conceptos básicos de la teoría de procesos estocásticos. En los tercer y cuarto capítulos, se trabajan las cadenas de Markov con parámetro de tiempo discreto y continuo, respectivamente. El quinto capítulo está dedicado al estudio de los procesos de Poisson, mientras que en el sexto capítulo se desarrolla la teoría de procesos de renovación. En el séptimo capítulo, se aborda el tema de martingalas, tanto con parámetro de tiempo discreto como con parámetro de tiempo continuo. A continuación, el capítulo octavo está dedicado al movimiento browniano estándar y sus propiedades básicas. Por último, en el noveno capítulo se hace una breve introducción a la teoría de la integral de Itô. En los apéndices se incluyen las teorías correspondientes a la transformada de Laplace y los símbolos de Landau, necesarios en el desarrollo de los temas incluidos en el texto. Deseo agradecer de manera especial al profesor Ignacio Mantilla, quien, además de brindarme su apoyo moral, colaboró con la edición del presente texto; a mi colega Viswanatan Arunachalam, quien ayudó con la selección de temas; al ingeniero Juan Diego Palacios, quien generó todas las gráficas que aparecen en el texto; y a mi hija Paula, quien con paciencia y dedicación realizó la edición final de estas notas de clase. Por último, deseo agradecer a la Universidad Nacional de Colombia, y en especial al Departamento de Estadística, por brindarme el tiempo y las facilidades necesarias para elaborar este texto. (Texto tomado de la fuente)Capítulo uno Conceptos previos -- 1. Espacios de probabilidad -- 2. Lemas de Borel-Cantelli -- 3. Variables aleatorias e integración -- 4. Modos de convergencia -- 5. Integrabilidad uniforme -- 6. Esperanza condicional -- 7. Ejercicios -- Capítulo dos Conceptos básicos -- 1. Descripción y definición -- 2. Teorema de Daniell-Kolmogorov -- 3. Diferentes tipos de procesos estocásticos -- 4. Ejercicios -- Capítulo tres Cadenas de Markov con parámetro de tiempo discreto -- 1. Representación gráfica de una cadena de Markov finita -- 2. Cadenas de Markov irreducibles -- 3. Clasificación de estados en una cadena de Markov con parámetro de tiempo discreto -- 4. Funciones de utilidad -- 5. Estados recurrentes y transitorios -- 5.1. Estimación de las probabilidades de transición de una cadena de Markov -- 5.2. Cadenas de Markov ocultas -- 6. Ejercicios -- Capítulo cuatro Cadenas de Markov con parámetro de tiempo continuo -- 1. Definición y propiedades básicas -- 2. Procesos semimarkovianos -- 3. Ejercicios -- Capítulo cinco Proceso de Poisson y sus generalizaciones -- 1. Propiedades básicas -- 2. Proceso de Poisson no homogéneo -- 3. Proceso de Poisson compuesto -- 4. Ejercicios -- Capítulo seis Procesos de renovación -- 1. Definición y propiedades básicas -- 2. Comportamiento asintótico -- 3. Teorema básico de renovación -- 4. Proceso de renovación diferido -- 5. Proceso de renovación alternante -- 6. Ejercicios -- Capítulo siete Martingalas -- 1. Martingalas con parámetro de tiempo discreto -- 1.1. Transformación martingala -- 1.2. Tiempos de paro -- 1.3. Comportamiento asintótico -- 1.4. Martingalas hacia atrás -- 2. Martingalas con parámetro de tiempo continuo -- 2.1. Definición y propiedades -- 2.2. Tiempos de paro y teoremas relacionados -- 3. Ejercicios -- Capítulo ocho Movimiento browniano -- 1. Definición y propiedades básicas -- 2. Ley del logaritmo iterado -- 3. Simulación de las trayectorias del movimiento browniano -- 4. Procesos relacionados con el movimiento browniano -- 5. Ejercicios -- Capítulo nueve Integración estocástica -- 1. La integral de Itô -- 2. Ejercicios -- Apéndice A Transformada de Laplace -- Apéndice B Símbolos de Landau -- Referencias -- Índice analítico --Tercera edición, 2024x, 339 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia, Sede Bogotá, Facultad de CienciasBogotá, ColombiaColección textos;L. Gorostiza, “La probabilidad en el siglo XX,” Miscelánea Matemática, vol. 33, pp. 69–92, 2001.P. Meyer, “Stochastic Processes from 1950 to the Present,” Journal for the History of Probability and Statistics, vol. 5, no. 1, pp. 1–42, 2009R. Durrett, Probability: theory and examples. Cambridge: Cambridge University, cuarta ed., 2019.N. Kusolitsch, Mass-und Wahrscheinlichkeitstheorie. Eine Einführung. Viena: Springer, segunda ed., 2014.L. Blanco, V. Arunachalam, and S. Dharmaraja, Introduction to Probability and Stochastic Processes with Applications. 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Rabiner, “A tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition,” Proceedings of the IEE, vol. 77, no. 2, pp. 257–286, 1989N. Bäuerle, Stochastische Prozesse. Vorlesungsskript. Karlsruhe: Universität Karlsruhe, 2013.Z. G. Dessie and A. T. Goshu, “Modelling Progression of HIV/AIDS Disease Stages using semi-Markov Processes,” Journal of Data Science, vol. 11, pp. 269–280, 2013K. Webel and D. Wied, Stochastische Prozesse: Eine Einführung für Statistiker und Datenwissenschaftler. Wiesbaden: Springer, segunda ed., 2016.L. C. M. T. Drazek, Intensity estimation for Poisson processes. Leeds: School of Mathematics, University of Leeds, 2013D. C. Dickson, Insurance Risk and Ruin. New York: Cambridge University Press, segunda ed., 2005J. Kallsen, Stochastische Prozesse. Kiel: Lecture Notes, Universidad de Kiel, 2006S. M. Ross, Stochastic Processes. New York: John Wiley & Sons, segunda ed., 1996.W. L. 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Boston: Birkhäuser, segunda ed., 2001.510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadasPROCESOS ESTOCASTICOSPROCESOS DE MARKOVPROCESOS DE POISSONMOVIMIENTO BROWNIANOMARTINGALAS (MATEMATICAS)Stochastic processesMarkov processesPoisson processesBrownian movementsMartingales (mathematics)Teoría básica de procesos estocásticosLibroinfo:eu-repo/semantics/bookinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2f33http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/LIBEstudiantesLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/86770/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD51U.FT.09.006.004 Licencia para publicación de obras en el Repositorio Institucional UNAL v4.docx.pdfU.FT.09.006.004 Licencia para publicación de obras en el Repositorio Institucional UNAL v4.docx.pdfapplication/pdf171600https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/86770/3/U.FT.09.006.004%20Licencia%20para%20publicacio%cc%81n%20de%20obras%20en%20el%20Repositorio%20Institucional%20UNAL%20v4.docx.pdf053fec94da8efb8823f4ddfe92ae7085MD53ORIGINALLibro Procesos estocasticos.pdfLibro Procesos estocasticos.pdfapplication/pdf43917854https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/86770/2/Libro%20Procesos%20estocasticos.pdff9c3de0cbca4c725dc970f339e5569b5MD52THUMBNAIL11. 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