Proceso estocástico

Contribuido por: Alvarado

1. Un proceso estocástico es un objeto matemático formado por una colección de variables aleatorias, normalmente indexadas por el tiempo. Representa la evolución de un sistema a lo largo del tiempo, en cuyo comportamiento interviene la incertidumbre o el azar. Los procesos estocásticos se utilizan en diversos campos, como las finanzas, la física, la biología y la ingeniería, para modelizar fenómenos aleatorios y analizar sus propiedades. Estos procesos pueden clasificarse en distintos tipos en función de sus propiedades, como tiempo discreto o tiempo continuo, estacionarios o no estacionarios, y markovianos o no markovianos, lo que proporciona un potente marco para estudiar y comprender sistemas complejos influidos por el azar.

¿Qué es un proceso estocástico?

A) Un proceso que sólo ocurre en pasos discretos.
B) Un proceso aleatorio que evoluciona con el tiempo.
C) Un proceso que se mantiene constante a lo largo del tiempo.
D) Un proceso determinista con resultados fijos.

2. ¿Cuál es el espacio de estados de un proceso estocástico?

A) Valor medio del proceso a lo largo del tiempo.
B) Conjunto de todos los valores posibles que puede tomar el proceso.
C) Valor máximo que puede alcanzar el proceso.
D) Valor exacto del proceso en un momento dado.

3. En un proceso de Poisson, ¿cuál es la distribución del tiempo entre llegadas?

A) Distribución uniforme
B) Distribución de Bernoulli
C) Distribución exponencial
D) Distribución normal

4. ¿Qué es la Ley de los Grandes Números en el contexto de los procesos estocásticos?

A) A medida que aumenta el número de observaciones, las medias muestrales convergen hacia los valores esperados.
B) Los valores esperados cambian con el número de observaciones.
C) Las medias de las muestras divergen de los valores esperados.
D) La aleatoriedad disminuye con más observaciones.

5. ¿Cuál de los siguientes NO es un tipo de proceso estocástico?

A) Proceso geométrico
B) Movimiento browniano
C) Proceso determinista
D) Proceso de Markov

6. ¿Cuál es la función de una matriz de transición en una cadena de Markov?

A) Especifica el estado final del proceso.
B) Determina el estado inicial del proceso.
C) Calcula el tiempo medio de estancia en cada estado.
D) Describe las probabilidades de pasar a diferentes estados.

7. ¿Qué implica la ergodicidad en el contexto de los procesos estocásticos?

A) No se puede hacer ninguna inferencia sobre el comportamiento a largo plazo.
B) El comportamiento medio a largo plazo puede inferirse a partir de una única realización.
C) El comportamiento es completamente aleatorio.
D) El análisis a corto plazo es suficiente para comprender el comportamiento a largo plazo.

8. ¿Qué es la función de autocorrelación de un proceso estocástico?

A) Forma exacta del proceso en un momento dado.
B) Media del proceso a lo largo del tiempo.
C) Medida de la correlación entre los valores en diferentes puntos temporales.
D) Máxima correlación posible para el proceso.

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