Segmentación Estadística De Series De Tiempo.

Abstract

Una secuencia de datos (aleatoria) puede ser segmentada automáticamente
mediante la búsqueda de aquellos puntos en los cuales la secuencia sufre cambios abruptos
en sus propiedades estadísticas. Estos puntos de cambio pueden ser identificados mediante
la comparación de la función de densidad de probabilidad (fdp) de cada una de las dos
mitades de una ventana de análisis que recorre la secuencia original. Asimismo es posible
establecer un criterio para determinar cuántos segmentos componen el dato, descartando
aquellos puntos de cambio que separan dos segmentos con alta probabilidad de pertenecer
a la misma fdp. Los resultados obtenidos con secuencias simuladas y reales son muy
satisfactorios. En el caso de datos reales, se utilizaron series de coeficientes de reflexión
sísmica obtenidas a partir de perfiles de pozos de exploración petrolera.