Behaviour being used: Adaptive mode
Minimum fraction: 0
Question summary: CADENA DE MARKOV ESTABLE DE DIMENSIÓN 3. EJERCICIO DE APLICACIÓN. EL PROBLEMA DEL AGENTE DE SEGUROS Un agente de seguros realiza su trabajo en tres ciudades A, B, C. Para evitar desplazamientos innecesarios está todo el día en la misma ciudad y allí pernocta, desplazándose a otra ciudad al día siguiente, si no tiene suficiente trabajo. Después de estar trabajando un día en C, la probabilidad de que al día siguiente tenga que desplazarse a B es de 0.63 y la de tener que ir a A es 0.066. Si el agente duerme un día en B, con probabilidad de 0.032 tendrá que seguir trabajando en la misma ciudad al día siguiente e irá a A con probabilidad de 0.71. Por último si el agente de seguros trabaja todo el día en A , permanecerá en esta ciudad, al día siguiente, con una probabilidad de 0.57, e irá a B con probabilidad 0.11. Dada la matriz de transición M = [[0.57,0.11,0.33],[0.71,0.032,0.26],[0.066,0.63,0.31]] y el vector de condiciones iniciales V = [0.93,0.045,0.025] , calcula: a) La potencia 4 de la matriz M es [M to the power of # n end exponent]={[[0.45,0.24,0.3],[0.45,0.25,0.3],[0.45,0.25,0.3]]; [[0.71,0.26,0.033],[0.69,0.22,0.094],[0.44,-0.2,0.76]]; [[0.44,0.22,0.35],[0.43,0.23,0.34],[0.42,0.23,0.35]]} b) El vector que representa las condiciones para ese estado 4 es V = {[0.44,0.44,0.44]; [0.67,0.65,0.42]; [0.42,0.42,0.41]} c) El vector de estabilidad es W = {{x=0.43,y=0.23,z=0.35}; {x=0.66,y=0.18,z=0.16}; {x=0.45,y=0.25,z=0.3}}
Right answer summary: part 1: [[0.45,0.24,0.3],[0.45,0.25,0.3],[0.45,0.25,0.3]]; part 2: [0.44,0.44,0.44]; part 3: {x=0.45,y=0.25,z=0.3}
Question state: todo