Análisis de Markov
Investigación de operaciones Tercera entrega
- Video:Monte Carlo-cadena de Markov y algoritmo de Metropolis
- Fuente:Canal Jeff Picton/youtube
- Video:Cadena de Markov Monte Carlo simulación: parte 2
- Fuente:Canal Efstratios Nikolaidis / YouTube
On the use of markov analysis in marketing telecommunication product in Nigeria
Sobre el uso del análisis de markov en el marketing de telecomunicaciones en Nigeria
El análisis de Markov has sido utilizado en los últimos años en el campo del marketing para examinar y predecir el comportamiento de los consumidores en términos de su lealtad de marca y su cambio de una a otra. En este documento se examina la aplicación de la cadena de Markov en el marketing de tres compañías de telecomunicaciones en Nigeria que brindan los mismos servicios. Se examina y responde la cuestión sobre la proporción de suscriptores con que cada empresa cuenta al final de cada mes cuando se asume el mismo patrón de pérdidas y ganancias.
Este artículo fue escrito por Olalekan Oseni, B. Azeez (Department of Mathematics and Statistics, The Polytechnic Ibadan, Ibadan, Nigeria) y Femi J. Ayoola (Department of Statistics, University of Ibadan, Ibadan, Nigeria) para el International Journal of Mathematics and Statistics Studies (Vol. 1, No. 1, 2013, 63-68), publicación de European-American Journals (Luton, Bedfordshire, Reino Unido).
Un modelo lineal mixto adaptado a una cadena de markov con espacio de estados ordinal. Aplicación a datos sobre promedios académicos de estudiantes
A linear mixed model adapted to a markov chain with ordinal state space. Application to data about grade point average (GPA)
En este artículo se estudia una metodología para estimar los efectos de las covariables usando un modelo lineal mixto con intercepto aleatorio y respuesta policótoma categórica ordinal bajo distintas especificaciones distribucionales de dicho efecto aleatorio. Específicamente, se considera una cadena de Markov de k + 2 estados con dos estados absorbentes que compiten entre sí y k estados transitorios. Con este modelo se obtiene la función de verosimilitud de los datos. Se ilustra la metodología usando datos sobre los promedios acumulados de estudiantes de la Universidad Nacional de Colombia sede Medellín recolectados entre 2005 y 2007.
Este escrito fue preparado por Roger Jesús Tovar (Departamento de Matemáticas y Estadística, Facultad de Ciencias Básicas e Ingenierías, Universidad de Córdoba, Montería, Colombia) y Juan Carlos Salazar (Escuela de Estadística, Facultad de Ciencias, Universidad Nacional de Colombia sede Medellín, Medellín, Colombia) para la Revista Colombiana de Estadística (Vol. 32, No 2, 2009, 213-230), publicación del Departamento de Estadística de la Universidad Nacional de Colombia orientada a difundir conocimientos, resultados, aplicaciones e historia de la estadística.
