3.3 PROBABILIDAD Y MATRIZ DE TRANSICIÓN

trabajar juntamente con todos los involucrados en esta problemática para lograr que disminuya o se erradique por completo.

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M A R C O T C A P Í T U L O EÓRICO

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n este capítulo, se menciona la herramienta matemática que nos ayudará a predecir el fenómeno de deserción para el IEMS CDMX en su modalidad semiescolar para sus dos planteles antes mencionados. Se describen los conceptos básicos que nos sumerjan a comprender los procesos estocásticos y el uso de las Cadenas de Markov, señalando como este tipo de herramientas nos ayudan a proponer o mejorar las estrategias que se tienen en este caso como lo son métodos de enseñanza-aprendizaje (modelo constructivista), etc.

Además de hacer hincapié en el uso adecuado de las herramientas tecnológicas que se tienen actualmente y que gracias a su correcto uso podemos mejorar nuestras condiciones de vida.

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Hoy en día las herramientas con las que cuentas los jóvenes en nada se comparan a las generaciones anteriores, la tecnología y las herramientas que prevalecen juegan un papel fundamental en esta etapa de su vida por lo que el uso adecuado de todas ellas logrará obtener buenos resultados en su vida.

Además, el contexto de crisis y precariedad actual dificulta el acceso de los jóvenes a instituciones sociales claves para su desarrollo, como la educación y el trabajo, lo cual constituye un proceso de exclusión social que tiene el potencial de reproducir la pobreza y la vulnerabilidad a través de las generaciones (CONAPO, 2010).

En su juventud los adolescentes van construyendo su vocación y sobre todo reafirman los valores cívicos y universales que han aprendido durante su vida. Por lo tanto, el futuro de los jóvenes depende del presente.

3.1 CADENAS DE MARKOV

Las Cadenas de Markov fueron introducidas por el matemático ruso Andréi Markov (1856‐1922) alrededor de 1905, con el objetivo de crear un modelo probabilístico parara analizar la frecuencia con la que aparecen las vocales en poemas y textos literarios. Las Cadenas de Markov pueden aplicarse a una amplia gama de fenómenos científicos y sociales.

Un proceso estocástico o proceso aleatorio ��(��)es un concepto matemático que se utiliza para usar magnitudes aleatorias que varían con el tiempo o para caracterizar una sucesión de variables aleatorias o estocásticas que varían en función de otra variable, generalmente el tiempo. Cada variable o conjunto de variables sometidas a influencias o efectos aleatorios constituyen un proceso estocástico.

En teoría de la probabilidad, una Cadena de Markov en tiempo discreto (CMTD) es un tipo especial de proceso estocástico discreto en el que la probabilidad de que ocurra un suceso depende solamente del suceso inmediatamente anterior. Esta característica de falta de memoria se conoce como propiedad de Markov (recibe el nombre del matemático ruso Andréi Markov, que introdujo en 1907).

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