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Figs. 1. a-d. A: Monitorización de la serie de creatinina inversa. B: Serie estacionaria. C: Serie de creatinina inversa diferenciada una vez. D: Serie de creatinina inversa diferenciada dos veces.
Figs. 2. a y b. A: ACF y PACF de un modelo AR(1) con coeficiente #*# = 0,8. B: ACF y PACF de un modelo MA(1) con coeficiente #*# = 0,07.
Fig. 3. Metodología para la construcción de un modelo ARIMA.
Fig. 4. ACF y PACF muestrales de la serie de creatinina inversa diferenciada dos veces. Intervalos de confianza calculados al 95%.
Fig. 5. Representación gráfica de los residuos del modelo ajustado.
Fig. 6. ACF y PACF de la serie de residuos del modelo ajustado. Intervalos de confianza calculados al 95%.
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La monitorización formal de las señales biomédicas obtenidas en un paciente genera información que, procesada adecuadamente, ha de permitir detectar, de forma temprana, cambios en la evolución prevista. El registro sistemático de una de dichas señales es lo que se denomina serie temporal. En este artículo se presenta una breve introducción a la metodología Box-Jenkins para el tratamiento de series temporales y como ilustración se aplica dicha metodología al seguimiento de los valores de creatinina tras un trasplante renal.
Palabras clave:
Monitorización
Serie temporal
Box-Jenkins
ARIMA
Monitoring biomedical signals obtained from a patient generates information that processed conveniently, it has to allow detecting as soon as possible changes in the predicted evolution. The systematic register of one of these biomedical signals is named a time series. In this paper, a brief introduction appears to the Box-Jenkins methodology applied to time series analysis and it is applied this methodology to an example as illustration.
Keywords:
Monitoring
Time series
Box-Jenkins
ARIMA
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