En teoría de la probabilidad y estadística , la coherencia puede tener varios significados diferentes. La coherencia en las estadísticas es una indicación de la calidad de la información, ya sea dentro de un único conjunto de datos o entre conjuntos de datos similares pero no idénticos. Los datos totalmente coherentes son lógicamente coherentes y se pueden combinar de forma fiable para su análisis.
Cuando se trata de evaluaciones de probabilidad personal, o de supuestas probabilidades derivadas de formas no estándar, es una propiedad de la autoconsistencia en todo un conjunto de tales evaluaciones.
Una forma de expresar tal autoconsistencia es en términos de respuestas a diversas propuestas de apuestas, como se describe en relación con la coherencia (estrategia filosófica de juego) . [1]
El principio de coherencia en la teoría de la decisión bayesiana es la suposición de que las probabilidades subjetivas siguen las reglas/axiomas ordinarios de los cálculos de probabilidad (donde la validez de estas reglas corresponde a la autoconsistencia a la que acabamos de referirnos) y, por lo tanto, que se pueden obtener decisiones consistentes a partir de estas probabilidades. . [1]
En el análisis de series de tiempo , y particularmente en el análisis espectral , se utiliza para describir la fuerza de asociación entre dos series donde la posible dependencia entre las dos series no se limita a valores simultáneos sino que puede incluir relaciones adelantadas, retrasadas y suavizadas. [2]
Los conceptos aquí a veces se conocen como coherencia [1] y son esencialmente los establecidos para la coherencia y el procesamiento de señales. Sin embargo, tenga en cuenta que el coeficiente de coherencia cuantitativo a veces puede denominarse coherencia al cuadrado . [2]