Questão 2 Código da questão: 40736 De acordo com Hillier e Lieberman (2013), diz-se que um processo estocástico é uma cadeia de Markov, quando a probabilidade condicional de qualquer evento futuro, considerando quaisquer eventos passados e O estado presente X_t=i, é independente dos eventos passados e depende apenas do estado atual. (Fonte: HILLIER, F. S.; LIEBERMAN, G.J. Introdução à pesquisa operacional. 9. ed. Tradução de Ariovaldo Griesi. Revisão técnica de Pierre J. Ehrlich. Porto Alegre: AMGH, 2013.) As cadeias de Markov são modelos estocásticos que auxiliam na análise de alguns sistemas reais e na resolução de problemas associados. A exemplo, tem-se O tempo de primeira passagem, recorrência e O comportamento de estados absorventes. A partir das informações apresentadas, no que se refere aos tempos de primeira passagem e estados absorventes, pode-se afirmar que: I Tempo de primeira passagem é O número de migrações realizadas pelo processo analisado, para ir do estado i ao estado j pela primeira vez. II Quando se tem um cenário em que j = O número de vezes até que O processo retorne ao estado inicial é chamado de absorvência. III Dado que um estado é dito absorvente e, caracterizando-se esse