Markov Mastery Quiz

Froggy Jumps

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¿Qué tanto sabes de cadenas de Markov?

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Lizeth Garcia

Colombia

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Froggy Jumps Markov Mastery QuizVersión en línea ¿Qué tanto sabes de cadenas de Markov? por Lizeth Garcia 1 ¿Qué es una cadena de Markov? a Un proceso aleatorio donde el futuro depende solo del pasado b Un proceso en el que las probabilidades de transición dependen de los eventos previos c Un proceso estocástico en el que el futuro depende solo del estado presente 2 ¿Cuál es la propiedad fundamental de una cadena de Markov? a La probabilidad de transición depende de todo el historial de estados previos. b La probabilidad de transición depende solo del estado actual. c Todos los estados son equidistantes en el espacio de estado. 3 ¿Qué se entiende por "matriz de transición" en una cadena de Markov? a Una tabla que describe las probabilidades de transición entre los estados. b Un vector que define la probabilidad de alcanzar un estado particular. c Un conjunto de ecuaciones que modelan el proceso estocástico. 4 ¿Cómo se llama un estado que, una vez alcanzado, no puede ser abandonado en una cadena de Markov? a Estado absorbente b Estado transitorio c Estado recurrente 5 ¿Qué es una cadena de Markov "homogénea"? a Cuando las probabilidades de transición dependen del tiempo. b Cuando las probabilidades de transición son constantes en el tiempo. c Cuando no existe una matriz de transición 6 ¿Qué significa que una cadena de Markov sea "aperiódica"? a Los estados son absorbentes. b Los estados no tienen un periodo fijo para retornar a ellos mismos. c Los estados siempre se transitan en un orden específico. 7 En una cadena de Markov, ¿qué se entiende por "distribución estacionaria"? a La distribución de probabilidades no cambia con el tiempo. b La probabilidad de transición entre los estados es siempre 0. c Todos los estados tienen la misma probabilidad. 8 ¿Qué significa que un estado sea "recurrente" en una cadena de Markov? a Es un estado que nunca puede ser alcanzado desde otro estado. b Es un estado al que el proceso vuelve con probabilidad 1. c Es un estado que siempre lleva a un estado absorbente. 9 ¿Qué es un "estado transitorio" en una cadena de Markov? a Un estado que nunca puede ser alcanzado. b Es aquel en el que, una vez que el sistema lo deja, hay una probabilidad de no regresar a él. c Un estado que es absorbente. 10 En una cadena de Markov, si existe un estado absorbente, ¿qué significa para el proceso? a Es un estado desde el cual, una vez que el sistema entra en él, no puede salir. b El proceso puede volver a un estado no absorbente. c El proceso siempre volverá al estado inicial.

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¿Qué es una cadena de Markov "homogénea"?

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En una cadena de Markov, ¿qué se entiende por "distribución estacionaria"?

¿Qué significa que un estado sea "recurrente" en una cadena de Markov?

¿Qué es un "estado transitorio" en una cadena de Markov?

En una cadena de Markov, si existe un estado absorbente, ¿qué significa para el proceso?