Em teoria probabilística, o padrão estocástico é aquele cujo estado é indeterminado, com origem em eventos aleatórios. Por exemplo, o lançar de dados resulta num processo estocástico, pois qualquer uma das 6 faces do dado tem iguais probabilidades de ficar para cima após o arremesso.
10 sinônimos de estocástico para 1 sentido da palavra estocástico: Que é aleatório, dependendo do acaso: 1 acidental, aleatório, casual, contingente, eventual, fortuito, imprevisto, incerto, inesperado, probabilístico.
Observe que efeitos estocásticos são os que surgem do acaso: quanto maior a dose, maior a probabilidade do efeito. Efeitos determinísticos são aqueles que normalmente têm um limiar: acima disso, a gravidade do efeito aumenta com a dose.
Na abordagem espere e veja, o agente de decisão pode esperar por uma realização dos coeficientes aleatórios para tomar uma decisão. ... Diante disso, o objetivo da Otimização Estocástica é encontrar uma solução ótima dentro de todos os possíveis valores que os parâmetros aleatórios possam assumir.
Como para cada ponto ω no espaço amostral Ω temos uma trajetória, um processo estocástico também pode ser pensado como uma funç˜ao de duas variáveis, ω ∈ Ω e t ∈ T, a valores em um conjunto E que chamaremos espaço de estados que usualmente será [0,+∞), R1, ou um conjunto enumerável ou finito.
A distribuição das espécies também pode ser fortemente influenciada por processos determinísticos (baseados em modelos de nicho, como por exemplo, interações ecológicas e filtragem ambiental) e por processos estocásticos (exemplos: deriva ecológica, limitação na dispersão, especiação e extinção aleatórias).
O estocástico é um oscilador utilizado para identificar quando um ativo está sobrecomprado ou sobrevendido. Ele é composto por duas linhas: %K, que é calculado a partir das máximas e mínimas de um período e %D, que é uma média móvel de %K.
Um processo estocástico é uma variável que se comporta, durante o tempo, de uma maneira onde pelo menos parte é considerada randômica. De maneira mais formal, é definido pela probabilidade da evolução xt da variável x durante o tempo t.
A principal diferença entre eles é que os efeitos estocásticos causam a transformação celular enquanto que os determinísticos causam a morte celular. Os efeitos estocásticos causam uma alteração aleatória no DNA de uma única célula que no entanto, continua a reproduzir-se.
A otimização robusta surgiu da necessidade de encontrar soluções viáveis para problemas de programação linear com incerteza nos dados. Um trabalho pioneiro foi publicado em 1973 e, em então, técnicas de otimização robusta vem sendo melhorados até agora.