Método gaussiano de suavización de datos experimentales
Se presenta un método de suavización de datos experimentales sometidos a un cierto ruido, utilizando un ajuste estadístico con funciones peso de tipo gaussiano. Este método resulta bastante útil cuando disponemos de una gran cantidad de datos que presumiblemente se aproximan a una curva teórica desc...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2014 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Católica de Valencia San Vicente Mártir |
| Repositorio: | RIUCV. Repositorio de la Universidad Católica de Valencia San Vicente Mártir |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riucv.ucv.es:20.500.12466/268 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12466/268 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Curvas algebraicas Estadística matemática Matemáticas Proceso de datos Algebraic curves Mathematical statistics Mathematics Data process 12 Matemáticas |
| Sumario: | Se presenta un método de suavización de datos experimentales sometidos a un cierto ruido, utilizando un ajuste estadístico con funciones peso de tipo gaussiano. Este método resulta bastante útil cuando disponemos de una gran cantidad de datos que presumiblemente se aproximan a una curva teórica desconocida. Dicho ajuste permite hallar con bastante aproximación la derivada de la curva teórica a partir de los datos y permite ofrecer el error cometido en su integración numérica. Esto último no es posible con la suavización usual que utiliza la transformada discreta de Fourier. Por otro lado, el método propuesto mejora las suavizaciones típicas de las series temporales de datos financieros y permite obtener la volatilidad en función del tiempo. |
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