Modelo de Markov estocástico — Simulación probabilística de transición de estados con propagación de incertidumbre
Un Modelo de Markov estocástico es una técnica de simulación que representa un sistema como un conjunto de estados de salud o decisión mutuamente excluyentes, mueve una cohorte (o agentes individuales) a través de esos estados utilizando parámetros de transición muestreados probabilísticamente, y agrega resultados a través de miles de iteraciones de Monte Carlo para producir distribuciones de probabilidad completas sobre costos, resultados o clasificaciones en lugar de estimaciones puntuales.
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Fuentes
- Sonnenberg, F. A., & Beck, J. R. (1993). Markov models in medical decision making: A practical guide. Medical Decision Making, 13(4), 322–338. DOI: 10.1177/0272989X9301300409 ↗
- Briggs, A., Sculpher, M., & Claxton, K. (2006). Decision Modelling for Health Economic Evaluation. Oxford University Press. ISBN: 9780198526629
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Markov Model — Probabilistic State-Transition Simulation with Uncertainty Propagation. ScholarGate. https://scholargate.app/es/simulation/stochastic-markov-model
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