Septiembre-octubre - Revista Ciencia y Desarrollo - Conacyt

secutivos, que ocurrieron antes del embarazo, los cuales
fueron obtenidos directamente de sus registros personales.
En lo que respecta al segundo caso, se trata de una
mujer casada, sin historia de embarazo al momento en
que se inició el estudio, y los datos que se analizan de ésta
corresponde a la duración de 44 menstruaciones consecutivas,
también obtenidos de sus registros personales.
Los ciclos menstruales de ambas mujeres se muestran en
la figura 2, en cuya parte superior se presenta el patrón
histórico del ciclo menstrual del primer caso y en la inferior
los ciclos del segundo.
Identificación del modelo de series de tiempo
El modelo general, común a toda serie de tiempo, es
el autorregresivo integrado de promedios móviles
(ARIMA (p, d, q.), constituido por dos tipos elementales que
describen la estructura del componente estocástico del proceso
de las series de tiempo, los cuales son los modelos de
promedios móviles (MA q) y los autorregresivos (AR p). Un
modelo particular de ARIMA es determinado por tres
parámetros estructurales que son p, d y q., y en cuanto a
la forma de hacer los cálculos es posible encontrar en el
mercado actual un conjunto de paquetes estadísticos que
realizan todos los procedimientos cuantitativos descritos
en este trabajo.
Para hacer una buena identificación del modelo de
las series de tiempo que describa el ciclo menstrual de determinada
persona es importante calcular la función de
autocorrelación muestral (FAC) y la de autocorrelación parcial
(FACP). La función para los datos del primer caso se presenta
en la figura 3, en donde se observa tanto la FAC como
la FACP para la serie original, la primera y la segunda diferencias
de la serie de tiempo de los ciclos menstruales.
A partir de la figura 3, el modelo tentativo identificado
para el caso 1 es:
Sujeto 1; ARIMA (3, 1, 0)
El modelo para el caso 2 es:
Sujeto 2; ARIMA (1, 2, 2)
Figura 2. Series originales
Duración de los ciclos
Duración de los ciclos
60
40
20
0
45
30
15
Periodos menstruales del caso 1
0 30 60 90 120
Número secuencial
Periodos menstruales del caso 2
0
0 15 30 45
Número secuencial
Figura 3. Funciones de autocorrelación
Magnitud
Magnitud
0.8
0.4
0
-0.4
-0.8
0.8
0.4
0
-0.4
-0.8
Función de autocorrelación
Serie original
5 10 15
Números de retrocesos
Función de autocorrelación
Primera diferencia
5 10 15
Números de retrocesos
0.8
0.4
0
-0.4
-0.8
0.8
0.4
0
-0.4
-0.8
Coeficientes -2 D.E. +2 D.E.
Función de autocorrelación parcial
Serie original
SEPTIEMBRE • OCTUBRE DEL 2001 9
5 10 15
Números de retrocesos
Función de autocorrelación parcial
Primera diferencia
5 10 15
Números de retrocesos