Desafío de Cadenas de Markov

Froggy Jumps

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Pon a prueba tus conocimientos sobre Cadenas de Markov con este divertido cuestionario.

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Sabina Leyva Adan

Mexico

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Top 10 results

#	Player	Accuracy	time
1	Sabina Leyva Adan May 11, 2025	% 93	01:52
2	JUAN CARLOS ROSAS BAHENA May 12, 2025	% 87	01:36
3	Rafael Nava May 12, 2025	% 87	02:14
4	LUIS ADRIAN LULE VALDEZ May 12, 2025	% 87	03:26
5	Rommel Cortes May 12, 2025	% 80	02:35
6	Yimi daniel chavelas salgado May 12, 2025	% 80	02:52
7	Dayana paola Peralta Diaz May 12, 2025	% 80	02:59
8	Alondra Figueroa May 12, 2025	% 80	03:03
9	XIMENA PAOLA CARRANCO LOZANO May 12, 2025	% 80	03:05
10	Aldo Hernan Lagunas Dorantes May 12, 2025	% 80	03:23

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Desafío de Cadenas de Markov


Froggy Jumps Desafío de Cadenas de MarkovOnline version Pon a prueba tus conocimientos sobre Cadenas de Markov con este divertido cuestionario. by Sabina Leyva Adan 1 ¿Qué es una cadena de Markov? a Una técnica de compresión de datos. b Un modelo matemático que describe un sistema que cambia de estado de manera probabilística. c Un tipo de algoritmo de búsqueda. 2 ¿Cuál es la propiedad fundamental de las cadenas de Markov? a El futuro depende del pasado. b La propiedad de Markov, que establece que el futuro depende solo del presente. c El futuro es predecible con certeza. 3 ¿Qué representa una matriz de transición en una cadena de Markov? a El tiempo que toma cada transición. b Las probabilidades de pasar de un estado a otro. c Los estados posibles del sistema. 4 ¿Qué es un estado absorbente en una cadena de Markov? a Un estado que no tiene probabilidades de transición. b Un estado que se puede visitar múltiples veces. c Un estado que, una vez alcanzado, no puede ser abandonado. 5 ¿Cómo se llama el conjunto de todos los estados en una cadena de Markov? a Conjunto de transiciones. b Matriz de estados. c Espacio de estados. 6 ¿Qué tipo de cadena de Markov tiene un número finito de estados? a Cadena de Markov finita. b Cadena de Markov infinita. c Cadena de Markov continua. 7 ¿Qué es un proceso de Markov oculto? a Un modelo que no sigue la propiedad de Markov. b Un modelo donde los estados no son observables directamente. c Un modelo con estados visibles. 8 ¿Qué se utiliza para calcular la distribución estacionaria en cadenas de Markov? a La suma de todos los estados. b La matriz de transición elevada a un número grande de pasos. c La probabilidad de cada estado inicial. 9 ¿Qué significa que una cadena de Markov sea ergódica? a Que es posible alcanzar cualquier estado desde cualquier otro estado. b Que tiene un número finito de estados. c Que todos los estados son absorbentes. 10 ¿Qué se entiende por tiempo de retorno en una cadena de Markov? a El tiempo total de la cadena. b El tiempo promedio de transición entre estados. c El tiempo esperado para regresar a un estado específico. 11 ¿Qué propiedad debe cumplir cada fila de la matriz de transición? a Todas las entradas deben ser iguales b La suma debe ser igual a 1 c Debe tener números enteros 12 ¿Cuál es el uso principal de las cadenas de Markov en investigación de operaciones? a Optimizar regresiones lineales b Modelar decisiones deterministas c Analizar procesos estocásticos en el tiempo 13 Si una cadena tiene 3 estados, ¿cuántas probabilidades contiene su matriz de transición? a 3 b 6 c 9 14 ¿Qué representa PijP_{ij} en una matriz de transición? a La probabilidad de ir del estado ii al estado jj b El número de veces que ocurre un evento c La probabilidad de permanecer en el mismo estado 15 ¿Cuál de los siguientes ejemplos puede modelarse como una cadena de Markov? a Un cliente cambiando de marca de cereal cada mes b Lanzar una moneda 5 veces c Calcular la varianza de un conjunto de datos

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¿Qué es una cadena de Markov?

¿Cuál es la propiedad fundamental de las cadenas de Markov?

¿Qué representa una matriz de transición en una cadena de Markov?

¿Qué es un estado absorbente en una cadena de Markov?

¿Cómo se llama el conjunto de todos los estados en una cadena de Markov?

¿Qué tipo de cadena de Markov tiene un número finito de estados?

¿Qué es un proceso de Markov oculto?

¿Qué se utiliza para calcular la distribución estacionaria en cadenas de Markov?

¿Qué significa que una cadena de Markov sea ergódica?

¿Qué se entiende por tiempo de retorno en una cadena de Markov?

¿Qué propiedad debe cumplir cada fila de la matriz de transición?

¿Cuál es el uso principal de las cadenas de Markov en investigación de operaciones?

Si una cadena tiene 3 estados, ¿cuántas probabilidades contiene su matriz de transición?

¿Qué representa PijP_{ij} en una matriz de transición?

¿Cuál de los siguientes ejemplos puede modelarse como una cadena de Markov?