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Proceso de Galton-Watson

El proceso de Galton-Watson, nombrado así en honor del naturalista británico Francis Galton y su compatriota el matemático Henry William Watson, es un proceso estocástico utilizado para modelizar el desarrollo de una población de individuos autorreplicantes. También se ha denominado a veces proceso de Bienaymé-Galton-Watson por el francés Irénée-Jules Bienaymé, que había trabajado en el mismo problema anteriormente. Tiene su origen en la investigación estocástica sobre la extinción de los apellidos.

Historia

 
Probabilidades Galton–Watson de superviencia para diferentes tasas de crecimiento exponencial, asumiendo que el número de hijos de cada nodo parental sigue una distribución de Poisson. Para λ ≤ 1 la extinción dada ocurrirá con probabilidad 1. Pero la probabilidad de supervivencia es bastante elevada incluso si λ > 1 y la población en su conjunto está experimentando un crecimiento exponencial bastante fuerte.

En la sociedad victoriana producía preocupación la posibilidad de que los apellidos aristocráticos se estuviesen extinguiendo. En origen, Galton planteó la cuestión respecto a la probabilidad de un evento de ese tipo en la revista Educational Times en el año 1873, y el reverendo Henry William Watson respondió con una solución. En 1874 escribieron juntos un artículo titulado Sobre la probabilidad de extinción de las familias (Watson y Galton, 1875). Al parecer, Galton y Watson derivaron el proceso independientemente del trabajo previo de Bienaymé (Heyde y Seneta, 1977). Para una historia detallada, ver (Kendall, 1966) y (Kendall, 1975).

En un principio se aplicó únicamente al problema de la extinción de los apellidos. Sin embargo, pronto se empezó a emplear en el campo de la biología, para modelizar la extinción de los seres vivos. Hoy en día, el proceso de Galton-Watson se aplica en multitud de disciplinas, desde la teoría de colas hasta la propagación de virus informáticos y cartas de cadena.

Modelo

Consideremos una población que evoluciona a lo largo de distintos periodos y donde cada periodo consiste en la duración de una generación. En el periodo t cada miembro i de la población da origen a una familia (sus descendientes), a continuación el individuo muere. El tamaño de cada familia está dado por una variable aleatoria  . Los descendientes formarán parte de la generación t+1 y el número total de estos descendientes determinará el tamaño de la población en dicho periodo. En todo momento las variables aleatorias   satisfacen:

  1. Las variables  , i = 1, 2, ... son independientes y toman valores en  .
  2. Al tiempo t+1 las variables   son independientes de la cantidad de individuos al tiempo t.
  3. Las variables aleatorias   tiene la misma distribución (están distribuidas idénticamente).

Si   denota el tamaño de la población al tiempo n, se sigue de los supuestos del modelo que   es una Cadena de Markov con matriz de transición dada por

 

donde   denota la convolución de f consigo misma i veces.

Probabilidad de extinción

Es natural preguntarse si en el modelo Galton-Watson dada una función de distribución   la población llegará a cero en algún momento, si crecerá indefinidamente o si eventualmente se estabilizará en un valor finito positivo.

Tenemos que la probabilidad de extinción (es decir, la probabilidad de que   para algún   finito) está dada por:

  ;

donde   es la menor solución a la ecuación   y   es la función generadora de  .

Bibliografía

  • Heyde, C.C.; Seneta, Eugene (1977), I.J. Bienaymé : statistical theory anticipated, Studies in the history of mathematics and physical sciences (en inglés) 3, Berlín: Springer Verlag, ISBN 3540902619 .
  • Kendall, David G. (1966), «Branching Processes Since 1873», Journal of the London Mathematical Society 41 (1): 385-406, ISSN 0024-6107, doi:10.1112/jlms/s1-41.1.385 .
  • Kendall, David G. (1975), «The Genealogy of Genealogy Branching Processes before (and after) 1873», Bulletin of the London Mathematical Society 7 (3): 225-253, ISSN 0024-6093, doi:10.1112/blms/7.3.225 .
  • Watson, H. W.; Galton, Francis (1875), «On the Probability of the Extinction of Families», Journal of the Anthropological Institute of Great Britain 4: 138-144, ISSN 0959-5295 .
  •   Datos: Q462144
  •   Multimedia: Category:Galton–Watson process

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El proceso de Galton Watson nombrado asi en honor del naturalista britanico Francis Galton y su compatriota el matematico Henry William Watson es un proceso estocastico utilizado para modelizar el desarrollo de una poblacion de individuos autorreplicantes Tambien se ha denominado a veces proceso de Bienayme Galton Watson por el frances Irenee Jules Bienayme que habia trabajado en el mismo problema anteriormente Tiene su origen en la investigacion estocastica sobre la extincion de los apellidos Indice 1 Historia 2 Modelo 3 Probabilidad de extincion 4 BibliografiaHistoria Editar Probabilidades Galton Watson de superviencia para diferentes tasas de crecimiento exponencial asumiendo que el numero de hijos de cada nodo parental sigue una distribucion de Poisson Para l 1 la extincion dada ocurrira con probabilidad 1 Pero la probabilidad de supervivencia es bastante elevada incluso si l gt 1 y la poblacion en su conjunto esta experimentando un crecimiento exponencial bastante fuerte En la sociedad victoriana producia preocupacion la posibilidad de que los apellidos aristocraticos se estuviesen extinguiendo En origen Galton planteo la cuestion respecto a la probabilidad de un evento de ese tipo en la revista Educational Times en el ano 1873 y el reverendo Henry William Watson respondio con una solucion En 1874 escribieron juntos un articulo titulado Sobre la probabilidad de extincion de las familias Watson y Galton 1875 Al parecer Galton y Watson derivaron el proceso independientemente del trabajo previo de Bienayme Heyde y Seneta 1977 Para una historia detallada ver Kendall 1966 y Kendall 1975 En un principio se aplico unicamente al problema de la extincion de los apellidos Sin embargo pronto se empezo a emplear en el campo de la biologia para modelizar la extincion de los seres vivos Hoy en dia el proceso de Galton Watson se aplica en multitud de disciplinas desde la teoria de colas hasta la propagacion de virus informaticos y cartas de cadena Modelo EditarConsideremos una poblacion que evoluciona a lo largo de distintos periodos y donde cada periodo consiste en la duracion de una generacion En el periodo t cada miembro i de la poblacion da origen a una familia sus descendientes a continuacion el individuo muere El tamano de cada familia esta dado por una variable aleatoria X i displaystyle X i Los descendientes formaran parte de la generacion t 1 y el numero total de estos descendientes determinara el tamano de la poblacion en dicho periodo En todo momento las variables aleatorias X i displaystyle X i satisfacen Las variables X i displaystyle X i i 1 2 son independientes y toman valores en 0 1 2 displaystyle lbrace 0 1 2 dots rbrace Al tiempo t 1 las variables X i displaystyle X i son independientes de la cantidad de individuos al tiempo t Las variables aleatorias X i displaystyle X i tiene la misma distribucion estan distribuidas identicamente Si Z n displaystyle Z n denota el tamano de la poblacion al tiempo n se sigue de los supuestos del modelo que Z n n 0 displaystyle lbrace Z n n geq 0 rbrace es una Cadena de Markov con matriz de transicion dada por P i j f i j i j 0 displaystyle P i j f i j qquad i j geq 0 donde f i displaystyle f i denota la convolucion de f consigo misma i veces Probabilidad de extincion EditarEs natural preguntarse si en el modelo Galton Watson dada una funcion de distribucion f displaystyle f la poblacion llegara a cero en algun momento si crecera indefinidamente o si eventualmente se estabilizara en un valor finito positivo Tenemos que la probabilidad de extincion es decir la probabilidad de que Z n 0 displaystyle Z n 0 para algun n displaystyle n finito esta dada por lim n 1 P Z n 0 h displaystyle lim n to mathcal 1 P Z n 0 eta donde h displaystyle eta es la menor solucion a la ecuacion G t t displaystyle G t t y G displaystyle G es la funcion generadora de f displaystyle f Bibliografia EditarHeyde C C Seneta Eugene 1977 I J Bienayme statistical theory anticipated Studies in the history of mathematics and physical sciences en ingles 3 Berlin Springer Verlag ISBN 3540902619 Kendall David G 1966 Branching Processes Since 1873 Journal of the London Mathematical Society 41 1 385 406 ISSN 0024 6107 doi 10 1112 jlms s1 41 1 385 Kendall David G 1975 The Genealogy of Genealogy Branching Processes before and after 1873 Bulletin of the London Mathematical Society 7 3 225 253 ISSN 0024 6093 doi 10 1112 blms 7 3 225 Watson H W Galton Francis 1875 On the Probability of the Extinction of Families Journal of the Anthropological Institute of Great Britain 4 138 144 ISSN 0959 5295 Datos Q462144 Multimedia Category Galton Watson processObtenido de https es wikipedia org w index php title Proceso de Galton Watson amp oldid 134708178, wikipedia, wiki, leyendo, leer, libro, biblioteca,

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