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Processo aditivo de Markov

Índice Processo aditivo de Markov

Em probabilidade aplicada, um processo aditivo de Markov (Markov additive process ou MAP, em inglês) é um processo de Markov bivariado em que estados futuros dependem apenas de uma das variáveis.

4 relações: Cadeias de Markov, Distribuição de Weibull, Movimento browniano, Universidade de Pittsburgh.

Cadeias de Markov

Em matemática, uma cadeia de Markov (cadeia de Markov em tempo discreto ou DTMC) é um caso particular de processo estocástico com estados discretos (o parâmetro, em geral o tempo, pode ser discreto ou contínuo) com a propriedade de que a distribuição de probabilidade do próximo estado depende apenas do estado atual e não na sequência de eventos que precederam, uma propriedade chamada de Markoviana, chamada assim em homenagem ao matemático Andrei Andreyevich Markov.

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Distribuição de Weibull

Em probabilidade e estatística a distribuição de Weibull é uma distribuição de probabilidade contínua.

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Movimento browniano

Movimento Browniano ou pedesis (πήδησις "pulando") é o movimento aleatório das partículas suspensas em um fluido (líquido ou gás), resultante da sua colisão com átomos rápidos ou moléculas no gás ou líquido.

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Universidade de Pittsburgh

A Universidade de Pittsburgh (ou de Pitsburgo), comumente citada como Pitt, é uma instituição de ensino superior independente localizada em Pittsburgh, Pensilvânia, Estados Unidos.

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