Cadeia de Markov - Conceitos Fundamentais
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- Опубликовано: 5 фев 2025
- Nesse vídeo, vamos aprender sobre o que é uma cadeia de Markov, como calcular as probabilidades e modelar processos em que o tempo é uma variável aleatória discreta.
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Sugestão de leitura:
Introduction to Probability Models
amzn.to/47sVxfW
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Playlist sobre processos estocásticos:
bit.ly/37xOKFA
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Canal no Telegram: t.me/cdcomplexos
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Música: www.bensound.com
Fiquei dois dias só pesquisando alguém que explicasse esse tal de Markov! Muito boa a didática. Agora sei quem é o tal do Markov que aparece nas avaliações econômicas de saúde. Porém vou ter que estudar muito ainda pra saber como colocar em prática meus dados😅
Parabéns pela iniciativa, Professor! Quem dera houvesse aulas com esse nível de didática disponíveis na minha época de graduação.
Obrigado João!
Não tenho nem palavras. Ainda é difícil acreditar que exista conteúdos assim tão fantásticos na internet. Parabéns, e obrigado ^^
Obrigado Felipe!
Sensacional esse comentário, tamo como cara? Junto.
Grato pelo conhecimento compartilhado! Excelente aula!
Cara, eu estou estudando bioinfo e sempre falam de markov nos artigos. Voce literalmente salvou a minha vida.
Muito obrigado pelo conteúdo, você não faz idéia de como está ajudando as pessoas com aulas de tamanha excelência
Obrigado! Fico feliz que estejam aproveitando.
Uma das melhores aulas que já vi!
Obrigado! Fico feliz que tenha gostado.
Olá Mestre Francisco Rodrigues...meu TCC foi baseado neste maravilhoso processo estocástico...Cadeia de Markov...estou feliz em poder ter assistido tamanha simplicidade na explicação...me tornei seu fã!
Grande abraço
George P. O. Mamede
Fico feliz que tenha gostado!
Canal excelente, conteúdo de primeira qualidade. Em alguns instantes já me convenci não só a me inscrever no canal, mas também no telegram e onde mais existir ! Muito obrigado professor pelo incrível trabalho, o conhecimento é o melhor patrimônio!
Obrigado André!
Quem realmente sabe é capaz de tornar simples o que seria extremamente complexo. Excelente aula! Parabéns pelo trabalho.
não é complexo... é bastante intuitivo!
Obrigado professor, esclareceu muitas dúvidas.
Sempre achei que era um bicho de 7 cabeças, mas sua abordagem simplificou o tema!
...esse assunto é muito massa!
Aula excelente! já estou indo para a próxima, continue com mais por favor :)
Excelente aula, professor! Acabei de conhecer o seu canal e já me inscrevi :)
Excelente exposição de aulas. Parabéns!!!!!
MUITO OBRIGADO PELA AULA!!
Bons estudos!
Mestre, precioso! sua didática é fantástica!!!!
Obrigado Eder!
Obrigado por compartilhar seu conhecimento professor.
Obrigado Eduardo! Sempre precisamos compartilhar o que sabemos, pois um dia aprendemos com alguém. Vamos passar o bastão para as gerações futuras.
Nunca entendi muito bem esse topico mas agora tudo faz sentido muito obrigado
Obrigado! Na verdade, esses conceitos são simples, mas o formalismo matemático torna tudo muito complicado. Precisamos usar o formalismos, mas também mostrar a intuição e o que há por trás dos conceitos.
Muito boa a aula, parabéns!
parabens professor👍
Excelente aula!
Obrigado Leonardo!
Parabéns pela excelente explicação e muito obrigado
Professor, muito obrigado pela aula! A clareza e didática foram incríveis!
Agora eu quero maratonar todas as suas aulas kkkk
Obrigado Anderson!
Fiz de uma forma ligeiramente diferente, mas o resultado foi o mesmo. Minha matriz de transição foi PAA = 0.9, PAV = 0.1, PVA = 0.1 e PVV = 0.9. Calculei a P4 e peguei o resultado de PVV (probabilidade de começar em vermelho e terminar em vermelho). Deu 0.7045.
Bela Didática!
muito bom, obg pela aula
Professor, eu fiquei com uma dúvida.
Quando construímos a primeira matriz, tivemos casos impossíveis onde se atribuiu a probabilidade 0. Mas na matriz resultante, não existem casos impossíveis ? Como na últiam linha da matriz, primeira coluna : a probabilidade de sair do estado : 2 bolas vermelhas para 0 vermelhas ? Obrigado
33:10 Por que foi usado a matriz multiplicada ?
Olá Alysson, quando multiplicamos a matriz por ela mesma, podemos calcular a probabilidade de sair de i e chegar em j seguindo dois passos. Veja 25:28.
Bom dia, professor, muito obrigada pela aula! ajudou demais no assunto! só uma dúvida, a matriz resultante (p²) está diferente em P02, P10,P11,P12,P22 ?
Professor, sua aula é muito boa. Mas no tempo 21:28 do video está assim: determine: P(X0 = 0, X1 =1, X2 = 0, X3 = 2, X4 = 0)
foram multiplicados os valores 0,3*0,2*0,9*0,7*0,1 = 0,003
Porem não entendi na parte 21:48 por que o valor de 0,3 (que é o valor do estado 0 e no tempo 0) não foi mais usado? Por que não foi mais preciso usar o valor de P(X0 = 0) = 0,3? em determine: P(X1 = 1, X2 = 0 | X0 = 0) = 0,2*0,9 = 018.
caso se tivese usado o valor de 0,3 a conta ficaria assim: 0,3*0,2*0,9 = 0,054.
Em determine: P(X0 = 0, X1 =1, X2 = 0, X3 = 2, X4 = 0 e em determine: P(X1 = 1, X2 = 0 | X0 = 0) não começou em X0 = 0? então por que nao foi mais usado o valor 0,3 no segundo tedermine?
Obrigado pelo comentário. O valor P(X0=0)=0,3 não foi usado pois o processo começou em X0. Note essa diferença entre P(X0 = 0, X1 =1, X2 = 0, X3 = 2, X4 = 0) e P(X1 = 1, X2 = 0 | X0 = 0) . No primeiro caso, eu não falo onde onde começou, então você tem que usar a chance de selecionar X0. No segundo, eu digo que o processo começou em X0 e, portanto, não entra no cálculo a probabilidade de escolher esse estado como inicial. É a mesma diferença entre P(A,B), que é a probabilidade de que A e B ocorrerem juntos, e P(A|B), que é a probabilidade de A ocorrer dado que B ocorreu.
@@FranciscoRodrigues haaa, entendi. Obrigado professor!
Excelente! Poderia disponibilizar os slides?
gostei!! Muito tem explicado! Deixa o teu perfil no linkedin?
Olá Rodrigoe, esse é o meu perfil: www.linkedin.com/in/francisco-rodrigues-ph-d-b613aa3b
Pena não ter aula de MDP (Processo de Decisão de Markov)
Por que a matriz foi elevada à quarta potência e não quinta potência (quinta bola)?
Olá Henrique, pois Xn representa o número de bolas vermelhas na urna após a n-ésima retirada. Logo, para a quinta bola, fazemos até n=4, que é antes da quinta retirada. É um pouco confuso mesmo.
Boa noite professor! Obrigado pela aula! Professor, estou fazendo um TCC para tentar prever dados de curados, mortos e contaminados. Como eu poderia fazer esse grafo? Seria melhor eu usar Monte Carlo ou regressão linear ao invés de cadeias de Markov ou cadeias de Markov me serve?
Olá Wesley, se você tiver dados no tempo, será melhor usar séries temporais.
@@FranciscoRodrigues muitíssimo obrigado pelo retorno! Irei pesquisar!
Excelente aula!
Obrigado Larissa!