Analisi Por Markov

La siguiente metodología utiliza una cadena de Markov, de tiempo discreto, es aplicada para modelar, el progreso en el tiempo de los alumnos de la carrera de ingeniería Industrial, de Los Tecnológicos. La implementación probabilística, fácilmente adaptable a cualquier otro proceso real de naturaleza aleatoria, que contribuyen al entendimiento de la dinámica del desempeño de los alumnos de Ingeniería industrial, con la finalidad de pronosticar su tiempo promedio de permanencia en el Tecnológico, además de estimar las probabilidades de los alumnos en cada semestre de la carrera, así como sus probabilidades de graduación o abandono de la carrera.

Una de las herramientas que permite una metodología cuantitativa son las cadenas de Markov, para construir modelos analíticos, que permitan el mejoramiento de procesos de servicio o manufactura. Todo sistema pasa por cada uno de sus estados posibles. Uno de los factores asociada a la obtención de un título profesional puede ser analizada como la acumulación de factores conocidos o no, originados en procesos sujetos a múltiples factores aleatorios, de manera que el alumno al empezar sus estudios, ningún aspirante a ingeniero industrial tiene la certeza sobre su futuro.

El rendimiento y evolución dentro de sus estudios, no están exentos a la variabilidad que presentan los procesos aleatorios imprevisibles. En consecuencia, una cadena de Markov se ajusta para representar la evolución académica del desempeño dentro de la ingeniería industrial. La siguiente investigación está dirigida a plasmar una herramienta cuantitativa, al proceso de evolución académica de los alumnos de ingeniería industrial los Tecnologicos, determinando sus posibilidades de progreso semestre a semestre, sintetizadas en un instrumento estadístico; además de estimar la cantidad de etapas requeridas para pasar de un semestre a otro. Con lo cual se pretende lograr un aporte relevante para evaluar el desempeño de los alumnos de la carrera de ingeniería industrial; y obtener un pronóstico del comportamiento evolutivo mediante un modelo matemático.

El análisis de una cadena de Markov estudia los cambios que sufre una variable en un proceso dado, donde las propiedades del sistema depende de la situación del mismo en un periodo anterior por tanto está formado por modelos de tipo probabilístico. Las cadenas de Markov se incluyen dentro de los denominados procesos estocásticos o aleatorios. En términos notacionales, un proceso estocástico se denota como una colección ordenada de valores aleatorios {Xt, tT}, de parámetro t, en donde el índice generalmente toma valores enteros T = 0, 1, 2, 3,4……. Con frecuencia T corresponde al conjunto de enteros no negativos y Xt representa una característica de interés medible en el instante t. por ejemplo, Xt puede representar el nivel de inventario al finalizar cada semana t. El objetivo de los procesos estocásticos es describir

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