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Cuándo pretendemos aprender a trabajar con series temporales, resulta muy útil contar con buenos conjuntos de datos, y si son datos reales, mucho mejor. Resulta complicado conseguir series largas o que presenten patrones interesantes y bien localizados e identificados con las que podamos realizar prácticas. Una fuente excelente de series temporales complejas es nuestro propio organismo, y todo lo que podemos aprender trabajando con ellas es extrapolable a cualquier otro contexto.

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WInRQA es una aplicación dedicada a los mapas de recurrencia, una herramienta que se utiliza en el análisis de recurrencia de series temporales complejas. En este artículo voy a presentar una nueva herramienta que he añadido al programa. Hasta ahora, las medidas de cuantificación de recurrencia (RQM) se obtenían solamente a partir de una porción estática de la serie original. Con la nueva herramienta, podremos obtener una serie de medidas desplazando una ventana a lo largo de toda la serie original y calculando las medidas correspondientes a cada una de dichas ventanas.

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En este artículo voy a mostrar la manera en que, mediante un mismo proceso muy sencillo y totalmente determinista, podemos pasar desde un sistema estacionario a otro completamente aleatorio, pasando por dinámicas periódicas y caóticas. Para ello, voy a generar varias series temporales con estas características utilizando el programa R y varios paquetes que nos pueden ayudar en el análisis de las mismas.

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La base de datos del programa PISA contiene, además de las calificaciones de los alumnos, una gran cantidad de datos demográficos, socioeconómicos y culturales sobre ellos, recogidos mediante una serie de cuestionarios y que permiten poner en contexto los resultados académicos y realizar estudios con gran número de variables. La mayoría de estos datos son categóricos, lo que hace que el análisis de correspondencias sea una herramienta especialmente apropiada para trabajar con ellos. En este artículo mostraré como realizar de forma sencilla dicho análisis utilizando el paquete ca del programa R.

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Para terminar esta serie sobre series temporales complejas y su caracterización usando herramientas gráficas voy a mostraros una herramienta llamada mapa de recurrencia, que permite obtener una serie de medidas utilizadas en el análisis de recurrencia, o RQA por sus siglas en inglés. La recurrencia es una propiedad característica de los sistemas dinámicos deterministas, y consiste en que dos o más estados del sistema se encuentran arbitrariamente cerca al cabo de cierto tiempo.

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Las redes neuronales recurrentes constituyen una herramienta muy apropiada para modelar series temporales. Se trata de un tipo de redes con una arquitectura que implementa una cierta memoria y, por lo tanto, un sentido temporal. Esto se consigue implementando algunas neuronas que reciben como entrada la salida de una de las capas e inyectan su salida en una de las capas de un nivel anterior a ella. En este artículo voy a mostrar cómo utilizar de una forma sencilla dos redes neuronales de este tipo, las de Elman y las de Jordan, utilizando el programa R.

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En este nuevo artículo de la serie dedicada a la caracterización gráfica de series temporales complejas voy a hablar de otras dos herramientas gráficas que pueden resultar útiles, el espectro de potencia de la señal, que obtendremos mediante la transformada de Fourier, y la gráfica con la distribución de valores de la serie, un simple histograma con la frecuencia de los diferentes valores que también nos puede ofrecer información sobre la dinámica de la serie.

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Continuamos con la serie sobre caracterización gráfica de la complejidad en series temporales utilizando la aplicación auxiliar GraphStudy. En este artículo voy a mostrar cómo construir un gráfico con el que podemos distinguir de manera sencilla si una determinada función iterada genera series con una dinámica caótica, el diagrama de recurrencia.

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Muchos de los conjuntos de datos con los que solemos trabajar se presentan en forma de series temporales. Una serie temporal se puede ver como la evolución de un sistema dinámico, caracterizado por una serie de variables y parámetros. Dependiendo del tipo de dinámica que presente el sistema, las series pueden ser estacionarias, periódicas, cuasiperiódicas, caóticas o aleatorias. En esta serie de artículos, me centraré en la caracterización de la dinámica caótica, que es la que presentan los sistemas complejos, utilizando métodos gráficos.

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En muchas aplicaciones es necesario generar números aleatorios. Para esto, la plataforma .NET proporciona la clase Random, que permite generar valores pseudoaleatorios uniformemente distribuidos, lo que significa que todos los números tienen la misma probabilidad de aparecer en el resultado. Pero en algunos casos necesitamos generar valores aleatorios que sigan otros tipos diferentes de distribución. En este artículo vamos a ver cómo generar números aleatorios que sigan una distribución normal, con un sistema que podéis extender a cualquier tipo de distribución.

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Cada tres años, desde el año 2000, la OCDE (Organización para la Cooperación y Desarrollo Económico) realiza una serie de exámenes a nivel nacional en una serie de países a alumnos de 15 años para evaluar el grado de conocimientos en tres grupos principales de materias: ciencias, comprensión lectora y matemáticas. Se trata del programa PISA, cuya última edición se realizó en el año 2015.

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