ORIGEN DE LAS CADENAS DE MARKOV

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Reciben su nombre del matemático ruso Andrei Markov, es una serie de eventos, en la cual la probabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediato anterior. En efecto, las cadenas de este tipo “ Recuerdan” el último evento y esto condiciona las posibilidades de los eventos futuros. Esta dependencia del evento anterior distingue a las cadenas de Markov de las series de eventos independientes.

Un poco de historia.

Andrei Andreevich Markov nació en Ryazan (Rusia) el 14 de junio de 1856 y muere en San Petersburgo en 1914, se cumplen por tanto más 150 años del nacimiento del creador de las cadenas de Markov, uno de los conceptos más importantes en la construcción de modelos en gran cantidad de campos que abarcan desde la sociología a la física teórica, pasando por la ingeniería y la matemática.

Markov estudió en San Petersburgo y era mal estudiante en todo menos en matemáticas. Inició sus estudios universitarios de matemáticas en 1874 que acabó en 1878, siendo premiado con una medalla de oro al terminarlos. Su tesis doctoral estuvo en el ámbito de la teoría de números, pero con la retirada

de Chebychev(quien fue su maestro y mentor), en 1883, Markov pasó a encargarse del curso sobre la teoría de la probabilidad continuando con el mismo incluso después de su retirada de la universidad en 1905.

Sus primeras contribuciones son relativas al teorema límite del central para variables independientes pero no idénticamente distribuidas, en el cual Markov advirtió y corrigió  imprecisión que había cometido Chebychev y . Sin duda la más grande contribución  de Markov fue la introducción del concepto de cadena de Markov, como un modelo para el estudio de variables dependientes, el cual dió lugar a una gran cantidad de investigación posterior en la teoría de los procesos estocásticos. 

Referencias:
Tomado del libro: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES UNA INTRODUCCIÓN; Hamdy A. Taha; Sexta edición.http://www.eumed.net/cursecon/economistas/neumann.htm
http://www.mitecnologico.com/Main/CadenasDeMarkovIntroduccion
http://www.mat.ucm.es/~villegas/AnMarkovSEIO.pdf

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