Hola.
Bueno trabajando con Cadenas de Markov. Amigos no quiero la demostración de este teorema ya que lo encontré, solo quiero que me digan que quiere decir "\( I \, _{T \, _y<\infty } \)" en el siguiente teorema:
Si \( y \) es un estado recurrente, entonces:
\( \displaystyle\lim_{n \to{+}\infty}{\displaystyle\frac{N_n(y)}{n}}=\displaystyle\frac{I_{T_y<\infty}}{m_y} \), con probabilidad uno.
A y por si no lo saben:
\( N_n(y)= \)numero de visitas al estado \( y \) hasta el tiempo \( n \).
\( m_y= \)tiempo medio de regreso al estado \( y \)
\( T_y \)= tiempo positivo en el cual la Cadena de Markov es por primera vez \( y \)
Saludos.
