En diversas situaciones, como fenómenos naturales y actividades productivas, el estado de las cosas puede cambiar en un momento dado. En estos casos, es crucial identificar estos cambios a partir de los datos y determinar sus causas subyacentes. Sin embargo, cuando aumenta el número de variables, resulta difícil comprender el panorama general, incluidas las relaciones entre ellas, lo que dificulta determinar cuándo se produjo el cambio.
JMP cuenta con una función para detectar puntos de cambio en datos numéricos multivariados, mostrando cuándo ocurrió el cambio mediante gráficos estadísticos. Esto se logra determinando el punto en el que se puede considerar que ocurrió un cambio, basándose en las variaciones de la media y la variabilidad cuando los datos de la serie temporal se dividen en dos partes en un momento determinado.
Esta presentación explorará cómo detectar puntos de cambio utilizando datos fácilmente disponibles, como datos meteorológicos, y analizará el contexto de estos cambios. Esta función es útil no solo para detectar variaciones en los parámetros del proceso de fabricación, sino también para identificar periodos en los que cambiaron los métodos de medición o los entornos de observación, lo que proporciona pistas para comprender los eventos subyacentes a los datos.
