Esta asignatura proporciona al estudiante la formación sustentada en los siguientes resultados del aprendizaje:
Conocer el concepto general de Proceso Estocástico, de su distribución y de los datos necesarios para determinarla.
Distinguir si un Proceso Estocástico cumple la condición de Markov de independencia entre el futuro y el pasado, cuando se conoce el presente.
Saber analizar las diversas propiedades de las Cadenas de Markov
en tiempo discreto y
en tiempo continuo.
Aplicar las técnicas de Procesos Estocásticos y, más concretamente, de Cadenas de Markov a la formulación de modelos estocásticos y markovianos de fenómenos reales.