Un tipo de modelo matemático que incorpora elementos de aleatoriedad y probabilidad para describir sistemas o procesos cuyo comportamiento es incierto o impredecible. A diferencia de los modelos determinísticos, los modelos estocásticos permiten que las variables incluyan componentes aleatorios, lo que resulta en salidas que pueden variar incluso cuando las condiciones iniciales son las mismas.
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Características
- incertidumbre inherente (incluyen elementos aleatorios que reflejan la naturaleza impredecible de muchos sistemas reales)
- distribuciones de probabilidad (los resultados se describen usando distribuciones probabilísticas, como la distribución normal, distribución de Poisson o distribución exponencial)
- no repetibilidad exacta (el mismo conjunto de entradas puede producir resultados diferentes en cada ejecución)
- dependencia temporal (en algunos casos, pueden incluir procesos dependientes del tiempo, como cadenas de Markov o procesos de Poisson)
- simulación (frecuentemente requieren técnicas de simulación para analizar escenarios complejos, como la simulación de Montecarlo)
Ejemplos
Economía
- modelos de precios de activos financieros (modelo de Black-Scholes)
- modelos de series temporales (ARIMA, GARCH)
Física
- movimiento brownianod
- inámica de gases
Biología y epidemiología
- modelos de crecimiento poblacional con incertidumbre
- propagación de enfermedades (modelos SIR estocásticos)
- modelos de redes sociales y difusión de información
Sinónimos:
modelo estocástico
Categorías: Investigación social