En el análisis de series de tiempo (o pronóstico), como se lleva a cabo en estadísticas , procesamiento de señales y muchos otros campos, la innovación es la diferencia entre el valor observado de una variable en el momento t y el pronóstico óptimo de ese valor basado en la información disponible antes de tiempo t . Si el método de pronóstico funciona correctamente, las innovaciones sucesivas no están correlacionadas entre sí, es decir, constituyen un ruido blanco.series de tiempo. Así se puede decir que la serie de tiempo de innovación se obtiene a partir de la serie de tiempo de medición mediante un proceso de 'blanqueamiento', o eliminando el componente predecible. El uso del término innovación en el sentido aquí descrito se debe a Hendrik Bode y Claude Shannon (1950) [1] en su discusión del problema del filtro de Wiener , aunque la noción ya estaba implícita en el trabajo de Kolmogorov . [2]
En contraste, el residual es la diferencia entre el valor observado de una variable en el tiempo t y el estado actualizado óptimo de ese valor basado en la información disponible hasta (incluido) el tiempo t .
Ver también
Referencias
- ^ CEShannon y H.Bode: una derivación simplificada de la teoría de predicción y suavizado de mínimos cuadrados lineales, Proc. IRE, vol. 38, págs. 417–425, 1950, reimpreso como Capítulo 51 en The Collected Papers of Claude Shannon, IEEE Press, 1993 ISBN 0-7803-0434-9
- ^ Mitter, SK (1982). Filtrado no lineal de procesos de difusión una visita guiada. En Avances en Filtrado y óptimo control estocástico (pp. 256-266). Springer, Berlín, Heidelberg.