Análisis de épocas superpuestas

El análisis de épocas superpuestas (SPE o SEA), también llamado análisis de Chree por un artículo de Charles Chree ^{[ 1 ]} que empleó la técnica, es una herramienta estadística utilizada en el análisis de datos para detectar patrones en series temporales en relación con épocas o eventos específicos o para revelar una correlación (generalmente en el tiempo) entre dos secuencias de datos (generalmente dos series temporales ). ^{[ 2 ]}

Al comparar dos series temporales, la esencia del método consiste en: (1) definir cada ocurrencia de un evento en una secuencia de datos (serie n.° 1) como un tiempo clave ; (2) extraer subconjuntos de datos de la otra secuencia (serie n.° 2) dentro de un intervalo de tiempo cercano a cada tiempo clave; (3) superponer todos los subconjuntos extraídos de la serie n.° 2 (con tiempos clave sincronizados para todos los subconjuntos ) sumándolos. (Para superponer eficazmente datos de la serie n.° 2 que se registran en momentos diferentes o incluso irregulares, se suele utilizar el agrupamiento de datos ). Este enfoque puede utilizarse para detectar una señal (es decir, variaciones relacionadas en ambas series) en presencia de ruido (es decir, variaciones no relacionadas en ambas series) cuando el ruido se suma de forma incoherente mientras que la señal se refuerza mediante la superposición.

Para buscar periodicidades en una serie temporal, la secuencia de datos se puede dividir en subconjuntos de igual duración y, a continuación, superponerlos. Es necesario establecer una hipótesis sobre la duración del periodo para determinar la duración de los subconjuntos.

El enfoque se ha utilizado en el análisis de señales en varios campos, incluyendo la geofísica (donde se le ha denominado composición ) ^{[ 3 ] [ 4 ]} y la física solar . ^{[ 5 ]}