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Economía - Matemáticas y Estadística Plan 2019 (Plan a extinguir)

Grado y Doble Grado. Curso 2026/2027.

PROCESOS ESTOCÁSTICOS - 900721

Curso Académico 2026-27

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Transversales
CT1 - Haber demostrado poseer y comprender conocimientos en el área de las Matemáticas y la Estadística, partiendo de la base de educación secundaria general, y alcanzando un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluyen también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de dicha área.
CT2 - Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y que posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro del área de la Estadística, con base en las Matemáticas.
CT5 - Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
Otras
Competencias básicas:
CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

ACTIVIDADES DOCENTES

Presenciales

2,4

No presenciales

3,6

Semestre

8

Breve descriptor:

Estudio de los conceptos básicos, definiciones y aplicaciones de los Procesos Estocásticos.

Requisitos

No hay requisitos, pero se recomienda al estudiante haber cursado con aprovechamiento las asignaturas Probabilidad, Álgebra matricial y Variable compleja.

Objetivos

  1. Conocer y comprender los conceptos de procesos estocásticos,fundamentos teóricos, ejemplos y aplicaciones.
  2. Conocer y manejar en profundidad las cadenas de Markov en tiempo discreto.
  3. Conocer y manejar en profundidad las cadenas de Markov en tiempo continuo.
  4. Definir y trabajar con procesos de Poisson.

Contenido

1. Introducción a los procesos estocásticos
2. Cadenas de Markov en tiempo discreto
3. Cadenas de Markov en tiempo continuo
4. Procesos de Poisson y aplicaciones
 

Evaluación

La calificación será obtenida como la media ponderada entre las calificaciones de un examen final y de la evaluación continua, con ponderaciones: 80 % examen final (sobre contenidos teóricos y prácticos) y 20% evaluación continua (resolución y entrega de problemas in situ).

La calificación sigue las directrices del R.D. 1125/2003, artículo 5, apartado 4: "Los resultados obtenidos por el alumno en cada una de sus materias del plan de estudios se calificarán en función de la siguiente escala numérica de 0 a 10, con expresión de un decimal, a la que podrá añadirse su correspondiente calificación cualitativa: 0-4,9: Suspenso (SS), 5,0-6,9: Aprobado (AP), 7,0-8,9: Notable (NT), 9,0-10: Sobresaliente (SB)".

Bibliografía

1. Allen, JLS, An Introduction to Stochastic Processes with Applications to Biology. Prentice Hall, 2003.
2. Artalejo, JR, Gómez-Corral, A, Retrial Queueing Systems: A Computational Approach, Springer-Verlag, 2008.
3. Çinlar, E, Introduction to Stochastic Processes. Prentice-Hall, 1975.
4. Kulkarni, VG, Modeling and Analysis of Stochastic Systems. Chapman and Hall, 1995.

Otra información relevante

Materiales disponibles en Campus Virtual.

COMPETENCIAS

Generales

CG1 - Comprender y utilizar las técnicas y modelos de la Estadística con el lenguaje matemático adecuado.
CG2 - Adquirir la capacidad para enunciar y demostrar proposiciones en distintos campos de la Estadística.
CG3 - Conocer los teoremas y modelos clásicos en distintas áreas de la Matemática y de la Estadística.
CG4 - Asimilar la definición de nuevos objetos matemático-estadísticos, en términos de otros ya conocidos, y ser capaz de utilizar dichos objetos en diferentes contextos.

Específicas

CE1 - Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones en las que se presenten fenómenos estocásticos utilizando las herramientas estadístico-matemáticas más adecuadas.
CE2 - Resolver problemas de Estadística mediante herramientas matemáticas e informáticas.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas

Clases teóricas con exposición teórica por parte del profesor. 30 horas con 100% de presencialidad.

Clases prácticas

Clases prácticas de resolución de problemas individual o en grupo, tutorizada por el profesor. En ellas se incluye la entrega de algunos problemas escogidos por escrito. 30 horas con 100% de presencialidad.

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
G125/01/2027 - 07/05/2027JUEVES 09:00 - 11:00B15ANTONIO GOMEZ CORRAL
VIERNES 09:00 - 11:00B08ANTONIO GOMEZ CORRAL
G225/01/2027 - 07/05/2027JUEVES 13:00 - 15:00B16ANTONIO GOMEZ CORRAL
JAVIER JARILLO DIAZ
VIERNES 13:00 - 15:00B08ANTONIO GOMEZ CORRAL
JAVIER JARILLO DIAZ