Abstract
In questo capitolo introduciamo una particolare classe di successioni di variabili aleatorie, chiamate catene di Markov, che compaiono nello studio di molti modelli probabilistici. Consideriamo principalmente il caso con spazio degli stati finito. Analizziamo innanzitutto le catene di Markov dette irriducibili, che ammettono un’unica distribuzione stazionaria, e dimostriamo, sotto ipotesi opportune, risultati di convergenza verso tale distribuzione. Discutiamo infine le catene non irriducibili, mostrando che è possibile ricondursi allo studio di catene irriducibili.
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Berger, Q., Caravenna, F., Dai Pra, P. (2021). Catene di Markov. In: Probabilità. UNITEXT(), vol 127 . Springer, Milano. https://doi.org/10.1007/978-88-470-4006-9_9
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-88-470-4006-9_9
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Publisher Name: Springer, Milano
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