Question

2)
Os processos markovianos são processos estocásticos com a característica de ter os estado atual dependente apenas do estado imediatamente anterior, não importando o comportamento em momentos mais remotos. Podemos classificar esses processos conforme o conjunto de valores que podem ser assumidos pela variável aleatória, bem como conforme o conjunto de valores que os parâmetros (ou instantes) podem tomar.

Sendo left curly bracket X subscript t comma t element of T right curly bracket um processo estocástico em que cada valor de X subscript t é a quantidade de telefonemas recebidos por uma central de teleatendimento, totalizada ao fim do dia t, podemos classificar left curly bracket X subscript t comma t element of T right curly bracket como:

Alternativas:

a)
cadeia de Markov com tempo discreto.

b)
processo de Markov com tempo aleatório.

c)
cadeia de Markov atemporal.

d)
processo de Markov com tempo contínuo.

e)
cadeia de Markov com tempo contínuo.

Answer 1

Resposta:

Letra A

Explicação passo-a-passo:

Answer 2

Resposta:

Cadeia de Markov com tempo discreto. Correto

Explicação passo-a-passo:

Conferido questão pelo AVA.