B Retour au cas général : états récurrents nuls et états récurrents positifs Les chaînes de Markov constituent un des exemples les plus simples de suites de
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B Retour au cas général : états récurrents nuls et états récurrents positifs Les chaînes de Markov constituent un des exemples les plus simples de suites de
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(resp nuls) On dit qu'un év`enement A est presque sûr (p s ) pour une chaıne de Markov X de matrice de transition P si Px(A) = 1 pour tout x ∈ E et donc si P(A)
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Les nombres P(X = xi) pour i ∈ {1, ,n} sont positifs ou nuls et leur somme est égale `a 1 Ils définissent donc une probabilité sur l'ensemble X = {x1, ,xn} que l' on
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22 fév 2021 · Une chaîne de Markov (Xn) est homogène si pour tout n ≥ 0, x et y dans E le résultat est encore vrai si les Vi sont positifs ou nuls (avec
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récurrent nul Ainsi un état est récurrent positif lorsque le temps d'attente moyen pour un retour en x est fini Théorème 5 Soit (Xn)n≥0 une chaîne de Markov
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1 7 5 Chaînes de Markov avec plusieurs pas de mémoire 37 Preuve : Considérons x et y dans S Par irréductibilité, il existe des entiers a, b, c non-nuls
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8 4 Caractérisation des chaînes de Markov récurrentes positives Soient r1,··· ,rk des entiers positifs (éventuellement nuls) tels que, r1 + ··· + rk
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fait, les chaınes de Markov sont des processus stochastiques dont l'évolution est régie par une équation de N Les termes non nuls de la matrice de transition
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