Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Prueba CUSUM
Técnica estadística acumulativa para detectar cambios en la media de un proceso, basada en la acumulación de desviaciones con respecto a un valor de referencia.
Segmentación Temporal
Particionamiento óptimo de una serie temporal en segmentos homogéneos donde las propiedades estadísticas permanecen constantes dentro de cada segmento.
Método Bayesiano de Detección
Enfoque probabilístico que utiliza distribuciones a priori para modelar la ubicación de los puntos de cambio y actualizar las creencias mediante el teorema de Bayes.
Detección Online vs Offline
Distinción entre los algoritmos que procesan los datos en tiempo real (online) y aquellos que analizan el conjunto completo de datos después de la adquisición (offline).
Penalización de Complejidad
Término de regularización que penaliza el número de puntos de cambio detectados para evitar el sobreajuste y equilibrar el ajuste a los datos y la parsimonia del modelo.
Detección de Rupturas Múltiples
Identificación simultánea de múltiples puntos de cambio en una serie temporal, que requiere algoritmos de búsqueda combinatoria optimizados.
Modelo con Parámetros Constantes por Segmentos
Representación estadística donde los parámetros del modelo permanecen constantes entre los puntos de cambio pero pueden variar bruscamente en esos instantes.
Costo de Cambio
Función que cuantifica el deterioro del ajuste cuando dos segmentos adyacentes se fusionan, utilizada para evaluar la pertinencia de un punto de cambio.
Detección de Varianza
Identificación específica de los puntos donde la variabilidad de los datos cambia repentinamente, independientemente de modificaciones potenciales de la media o de la tendencia.
Algoritmo de Programación Dinámica
Método de optimización exacta para la detección de múltiples puntos de cambio, resolviendo el problema de segmentación mediante programación dinámica.
Detección de Tendencia
Identificación de los momentos en los que la pendiente de la tendencia subyacente de una serie temporal sufre una modificación significativa.
Wild Binary Segmentation
Extensión aleatoria de la segmentación binaria que utiliza submuestras aleatorias para mejorar la detección de múltiples puntos de cambio.
Ventana Dinámica
Enfoque adaptativo donde el tamaño de la ventana de análisis varía según las características locales de los datos para optimizar la detección de cambios.
Detección Estructural
Identificación de cambios fundamentales en la estructura subyacente de un proceso, afectando potencialmente múltiples características simultáneamente.