Descripción: Las Redes Bayesianas Recurrentes (RBR) son un tipo de red bayesiana que permite la inclusión de ciclos, lo que habilita la modelación de dependencias temporales en los datos. A diferencia de las redes bayesianas tradicionales, que son acíclicas y se centran en la representación de relaciones estáticas entre variables, las RBR pueden capturar dinámicas temporales complejas, lo que las convierte en herramientas poderosas para el análisis de series temporales y procesos estocásticos. Estas redes se basan en la teoría de probabilidades y utilizan grafos dirigidos para representar las relaciones de dependencia entre variables, donde los nodos representan variables aleatorias y los arcos indican la influencia de una variable sobre otra. La capacidad de incorporar ciclos permite que las RBR modelen situaciones donde el estado futuro de un sistema depende de su estado pasado, facilitando así la predicción y el análisis de datos en contextos donde el tiempo juega un papel crucial. Esta característica las hace especialmente relevantes en campos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la estadística, donde la comprensión de las interacciones temporales es fundamental para la toma de decisiones informadas.
