Vázquez Guevara, Víctor HugoVAZQUEZ GUEVARA, VICTOR HUGO; 165488García Dorantes, Javier Julián2025-10-152025-10-152025-06https://hdl.handle.net/20.500.12371/29802"El concepto de proceso estocástico fue tratado de manera generalmente intuitiva y empírica mediante sus aplicaciones en distintas áreas de las ciencias naturales y sociales. Sin embargo, gracias a la formulación axiomática introducida por el matemático ruso Andréi Kolmogorov en 1933 a través de su trabajo «Fundamentos de la teoría de Probabilidad», basándose en la investigación matemática de distintas, podemos estudiar la teoría de la probabilidad desde un enfoque riguroso y formal que se fundamenta sobre la teoría de la medida y por sus objetos característicos, facilitando el tratamiento de los procesos estocásticos usando las herramientas aquí desarrolladas. Así, en términos simples, un proceso estocástico se puede definir como una colección indexada de variables aleatorias, cuya relevancia radica en que ahora se pueden definir como funciones medibles sobre un espacio de probabilidad que, en sí mismo, es un espacio de medida. A partir de aquí, se obtuvieron distintas formalizaciones y clasificaciones para los distintos procesos estocásticos, y las distintas relaciones que pueden existir entre estos. En la presente tesis nos interesa ver cómo la teoría de martingalas puede aplicarse al comportamiento de algún proceso con características específicas que inicialmente puede o no ser una martingala".pdfspaCIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRAMatemáticas--Probabilidades--Procesos estocásticos--Procesos de Markov--Paseos aleatoriosMatemáticas--Probabilidades--Procesos estocásticos--MartingalesMartingalas (Matemáticas)--Problemas, ejercicios, etc.Tesis de licenciaturaopenAccess