Cadeias de Markov e Martingais: uma aplicação nas urnas de Pólya

dc.creatorVinicius Gontijo Lauar
dc.date.accessioned2019-08-13T23:39:16Z
dc.date.accessioned2025-09-08T22:59:24Z
dc.date.available2019-08-13T23:39:16Z
dc.date.issued2014-12-11
dc.description.abstractIn this work we introduce two subjects of great importance the Probability theory: i) Markov Chains and ii) Martingales and in the end, we ilustrate both subjects with the Pólya urn model. Weve shown the Theorem of existence and uniqueness of stationary distribution, theMartingale convergency theorem and some results of the Pólya urn model with the inicial configuration of W0 >= 1 white balls and B0 >= 1 black balls, and returns of a >= 1 additional balls of the same collor of that one drawn. Weve seen that i) the ammount of black balls in the k-th draw follows a Betha (or Uniform) distribution and, ii) the probability of drawing a black ball in at any instant k follows a Bernoulli distribution.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/EABA-9RVEQD
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectMatemática
dc.subjectMarkov, processos de
dc.subjectProcesso estocastico
dc.subject.otherProcessos estocáticos
dc.subject.otherCadeia de Markov
dc.subject.otherUrnas de Pólya
dc.titleCadeias de Markov e Martingais: uma aplicação nas urnas de Pólya
dc.typeMonografia de especialização
local.contributor.advisor1Remy de Paiva Sanchis
local.contributor.referee1Bernardo Nunes Borges de Lima
local.contributor.referee1Sacha Friedli
local.description.resumoEste trabalho introduz dois temas de grande importância na teoria de probabilidade, a saber: i) cadeias de Markov e ii) Martingais e no fim, utiliza como exemplo ilustrativo o modelo da urna de Pólya como ilustração desses temas. Mostramos o Teorema da existência e unicidade de distribuições estacionárias, o Teorema de convergência de martingais e alguns resultados para o modelo da urna de Pólya com configuração inicial W0 >= 1 bolas brancas e B0 .= 1 bolas pretas, e retorna-se a >= 1 bolas adicionais da mesma cor da bola sorteada. Verificamos que i) a quantidade de bolas pretas no k-ésimo sorteio segue uma distribuição Beta (ou Uniforme) e, ii) a probabilidade de sortearmos uma bola preta em um instante k qualquer segue uma distribuição Bernoulli.
local.publisher.initialsUFMG

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