concepto

procesos estocásticos

Stochastic processes are collections of random variables representing the evolution of random systems over time.
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Descripción

Un proceso aleatorio establece una regla probabilística según la cual un sistema pasa de un estado a otro a lo largo del tiempo. A diferencia de las leyes deterministas (como la caída de una manzana), aquí solo podemos hablar de probabilidades de distintas trayectorias. Por ejemplo, la desintegración radiactiva de los átomos es un proceso aleatorio de Poisson: los momentos de desintegración son impredecibles, pero el número medio de desintegraciones por minuto es estable.

Historia

La teoría formal de los procesos estocásticos comenzó a gestarse a principios del siglo XX con los trabajos de Louis Bachelier (1900) sobre el movimiento browniano y los mercados financieros. Norbert Wiener en 1923 construyó un modelo matemático riguroso del movimiento browniano (proceso de Wiener). Andréi Kolmogórov en 1931 sentó las bases de la teoría axiomática de los procesos aleatorios. El desarrollo de la teoría estuvo fuertemente motivado por problemas de la física (difusión), las telecomunicaciones (ruido) y las finanzas.

Cómo funciona

Un proceso estocástico se describe mediante probabilidades de transición entre estados. En tiempo discreto, puede ser una cadena con probabilidades de transición dadas. En tiempo continuo, la dinámica se define mediante ecuaciones diferenciales estocásticas (por ejemplo, la ecuación de Langevin para una partícula browniana). Para el análisis, se utilizan a menudo la ecuación de Chapman-Kolmogórov, la ecuación de Fokker-Planck. La propiedad clave, la markovianidad (el futuro solo depende del presente), conduce a simplificaciones significativas.

En la práctica

La predicción de tipos de cambio, la modelización de atascos en carreteras e incluso la generación de texturas realistas en videojuegos se basan en procesos aleatorios.

Dato curioso

En 1905, Albert Einstein utilizó un proceso aleatorio (el movimiento browniano) para demostrar la existencia de los átomos: relacionó el movimiento caótico del polen con los empujes térmicos de las moléculas.

Concept graph →

Fórmulas

$$S_t = \\max(0, S_{t-1} + z_t - k)$$
Cumulative sum statistic for detecting changes in a process.
Qué hay en la fórmula
S_tvariableCUSUM statistic at time t
S_{t-1}variableCUSUM statistic at previous time
z_tvariableObservation or standardized value at time t
kvariableAllowance or reference value (positive constant)
maxoperadorTakes the maximum of two numbers — maximum
s_t=\max(0,s_{t-1}+z_t-k) · 2607.00331
$$x_t = \phi x_{t-1} + \epsilon_t, \; \epsilon_t \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)$$
A time series where each value depends on the previous plus noise.
Qué hay en la fórmula
x_tvariablevalue of the process at time t — time series value
x_{t-1}variablevalue of the process at previous time — time series value
\phivariableautoregressive coefficient — autoregressive coefficient
\epsilon_tvariablewhite noise innovation at time t — noise term
\sigma^2variablevariance of the noise — varianza
n_t=0.6n_{t-1}+0.4ε_t,ε_t\sim\mathcal{n}(0,σ^2) · 2606.29367

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