Los datos sustitutos , a veces conocidos como datos análogos , [1] generalmente se refieren a datos de series de tiempo que se producen utilizando modelos bien definidos (lineales) como los procesos ARMA que reproducen varias propiedades estadísticas como la estructura de autocorrelación de un conjunto de datos medidos. [2] Los datos sustitutos resultantes se pueden utilizar, por ejemplo, para probar la estructura no lineal en los datos empíricos.
Los datos sustitutos o análogos pueden referirse a los datos utilizados para complementar los datos disponibles a partir de los cuales se construye un modelo matemático . Según esta definición, puede generarse (es decir, datos sintéticos ) o transformarse a partir de otra fuente. [1]
Usos
Los datos sustitutos se utilizan en entornos ambientales y de laboratorio, cuando los datos del estudio de una fuente se utilizan en la estimación de las características de otra fuente. [3] Por ejemplo, se ha utilizado para modelar las tendencias de la población en especies animales. [4] También se puede utilizar para modelar la biodiversidad, ya que sería difícil recopilar datos reales sobre todas las especies en un área determinada. [5]
Se pueden utilizar datos sustitutos en la previsión. Los datos de series similares pueden agruparse para mejorar la precisión del pronóstico. [6] El uso de datos sustitutos puede permitir que un modelo tenga en cuenta patrones que no se ven en los datos históricos. [7]
Otro uso de los datos sustitutos es probar modelos de no linealidad. El término prueba de datos sustitutos se refiere a los algoritmos utilizados para analizar modelos de esta manera. [8] Estas pruebas normalmente implican la generación de datos, mientras que los datos sustitutos en general se pueden producir o recopilar de muchas formas. [1]
Métodos
Un método de datos sustitutos es encontrar una fuente con condiciones o parámetros similares y usar esos datos en el modelado. [4] Otro método es centrarse en patrones del sistema subyacente y buscar un patrón similar en fuentes de datos relacionadas (por ejemplo, patrones en otras especies relacionadas o áreas ambientales). [5]
En lugar de utilizar datos existentes de una fuente separada, los datos sustitutos pueden generarse a través de procesos estadísticos, [2] que pueden implicar la generación de datos aleatorios [1] utilizando restricciones del modelo o sistema. [8]
Ver también
Referencias
- ↑ a b c d Kaefer, Paul E. (2015). Transformación de datos de series de tiempo análogas para mejorar la precisión del pronóstico de la demanda de gas natural (tesis de maestría). Universidad de Marquette . Consultado el 18 de febrero de 2016 .
- ^ a b Prichard; Theiler (1994). "Generación de datos sustitutos para series de tiempo con varias variables medidas simultáneamente" (PDF) . Cartas de revisión física . 73 (7): 951–954. arXiv : comp-gas / 9405002 . Código Bibliográfico : 1994PhRvL..73..951P . doi : 10.1103 / physrevlett.73.951 . PMID 10057582 .
- ^ "Significado de datos sustitutos" . Columbia Analytical Services, Inc., ahora ALS Environmental . Consultado el 15 de febrero de 2017 .
¿Qué son los datos sustitutos? Datos de estudios de organismos de prueba o una sustancia de prueba que se utilizan para estimar las características o efectos sobre otro organismo o sustancia.
- ^ a b Hernández-Camacho, Claudia J .; Bakker, Victoria. J .; Aurioles-Gamboa, David; Laake, Jeff; Gerber, Leah R. (septiembre de 2015). Aaron W. Reed (ed.). "El uso de datos sustitutos en el análisis de viabilidad de la población demográfica: un estudio de caso de los leones marinos de California" . PLOS ONE . 10 (9): e0139158. Código bibliográfico : 2015PLoSO..1039158H . doi : 10.1371 / journal.pone.0139158 . PMC 4587556 . PMID 26413746 .
- ^ a b Faith, DP; Walker, PA (1996). "Diversidad ambiental: sobre el mejor uso posible de datos sustitutos para evaluar la biodiversidad relativa de conjuntos de áreas". Biodiversidad y conservación . Springer Nature. 5 (4): 399–415. doi : 10.1007 / BF00056387 .
- ^ Duncan, George T .; Gorr, Wilpen L .; Szczypula, Janusz (2001). "Predicción de series de tiempo análogas". En J. Scott Armstrong (ed.). Principios de pronóstico: manual para investigadores y profesionales . Editores académicos de Kluwer. págs. 195-213. ISBN 0-7923-7930-6.
- ^ Kaefer, Paul E .; Ishola, Babatunde; Brown, Ronald H .; Corliss, George F. (2015). Uso de datos sustitutos para mitigar los riesgos de la predicción de gas natural en días inusuales (PDF) . Instituto Internacional de Pronosticadores: 35º Simposio Internacional de Pronósticos. forecasters.org/isf .
- ^ a b Schreiber, Thomas; Schmitz, Andreas (1999). "Serie temporal sustituta". Physica D . 142 (3–4): 346–382. Código Bibliográfico : 2000PhyD..142..346S . CiteSeerX 10.1.1.46.3999 . doi : 10.1016 / s0167-2789 (00) 00043-9 .
Otras lecturas
- Schreiber, T .; Schmitz, A. (1996). "Datos sustitutos mejorados para pruebas de no linealidad". Cartas de revisión física . 77 (4): 635–638. arXiv : chao-dyn / 9909041 . Código Bibliográfico : 1996PhRvL..77..635S . doi : 10.1103 / PhysRevLett.77.635 . PMID 10062864 .