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Procesos estocásticos y probabilidad PDF Imprimir E-Mail

Asignatura optativa, 6 créditos ECTS

Objetivos: 

  • Conocer diferentes tipos de procesos estocásticos útiles para modelizar situaciones de incertidumbre que evolucionan en el tiempo.
  • Conocer los fundamentos teóricos, basados en la probabilidad, que subyacen a la construcción de dichos procesos.
  • Aprender a modelar situaciones reales con dichos procesos y realizar cálculos de interés asociados a ellos.
  • Conocer algunas aplicaciones prácticas en ingeniería, economía, etc.

Contenidos:

  • Revisión de conceptos de Probabilidad.
  • Cadenas de Markov en tiempo discreto.
  • Proceso de Poisson. Procesos de renovación.
  • Procesos de Markov en tiempo continuo.
  • Otros procesos.

Metodología:

  • Se impartirán clases teóricas y prácticas para explicar los conceptos fundamentales y resolver ejercicios.
  • Las clases presenciales se complementarán con bibliografía apropiada para cada tema, con el objeto de que el alumno pueda profundizar en los conceptos estudiados.
  • Se propondrán ejercicios y actividades para que el alumno trabaje de forma individual y/o en grupo.

Criterios de evaluación:

  • Se valorará la asistencia y la respuesta a las actividades y ejercicios propuestos en clase. (30%)
  • Ejercicios propuestos al alumno (70%).  Se valorará la corrección de los resultados, el razonamiento empleado, el grado de dificultad del problema y la claridad en la redacción.

Bibliografía:

  • R.N. Bhattacharaya and E.C. Waymire, Stochastic Processes with Applications, Wiley Interscience, 1990.
  • P. Billingsley, Probability and Measure, 3th. Edition, Wiley, 1995.
  • D. Gross and C.M. Harris, Fundamentals of Queueing Theory, Wiley, 1998.
  • J.R. Norris, Markov Chains, Cambridge University Press, 1997.
  • S. Resnick, Adventures in Stochastic Processes, Birkhäuser, 1992.
  • T, Rolski, H, Schmidli, V. Schmidt and J. Teugels, Stochastic Processes for Insurance and Finance, Wiley, 1999.
  • S. Ross, Stochastic Processes, Wiley, 1996.
  • S. Ross, Stochastic Models, Academic Press, 2007.
  • D. Stirzaker, Stochastic Processes & Models, Oxford University Press, 2005.

Profesores del curso 2020-2021:

Carmen Sangüesa Lafuente (csangues  at  unizar.es) (Coordinadora)
Gerardo Sanz Sáiz (gerardo  at  unizar.es)

 
Modificado el ( viernes, 24 de julio de 2020 )
 
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