Última actualización: 22/06/2021


Curso Académico: 2021/2022

Procesos Estocásticos
(13716)
Titulación: Grado en Estadística y Empresa (203)


Coordinador/a: JIMENEZ RECAREDO, RAUL JOSE

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Teoría Estadística Elemental I Teoría Estadística Elemental II
Objetivos
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS. 1. Conocer los fundamentos teóricos y las propiedades básicas de Procesos Estocásticos. 2. Resolver problemas fundamentados en los modelos estudiados. 3. Técnicas de simulación para cadenas de Markov. COMPETENCIAS TRANSVERSALES: 1. Capacidad de análisis y síntesis. 2. Resolución de problemas. 3. Razonamiento crítico.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1 - Introducción y conceptos básicos 1.1 - Variables Aleatorias 1.2 - Vectores Aleatorios 1.3 - Media condicionada 1.4 - Procesos Aleatorios 2 - Cadenas de Markov en tiempo discreto 2.1 Definición 2.2 Clasificación de los estados 2.3 Tiempos de parada 2.4 Teoremas limites 2.5 Distribuciones limites y estacionarias 3 - Martingalas en tiempo discreto 3.1 Definición 3.2 Teorema del muestreo opcional 3.3 Ecuación de Wald 3.4 Problema de la ruina del jugador 4 - Procesos a tiempo continuo 4.1 Motivación 4.2 Ejemplos diversos de procesos con espacios de estado discretos. 4.3 Ejemplos diversos de procesos con espacio de estado continuo. 4.4 Aplicaciones
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Teoría (4 ECTS). Clases teóricas. Prácticas (2 ECTS). Clases de resolución de problemas.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 40
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 60
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • L. Rincón. Introducción a los procesos estocásticos. Las Prensas de Ciencias, Fac. de Ciencias, UNAM. 2012
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
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El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.