stringtranslate.com

Conspiración de espaguetis

Un diagrama de espagueti (también conocido como gráfico de espagueti , diagrama de espagueti o modelo de espagueti ) es un método de visualización de datos para visualizar posibles flujos a través de sistemas. Los flujos representados de esta manera parecen fideos , de ahí la acuñación de este término. [1] Este método de estadísticas se utilizó por primera vez para rastrear el enrutamiento a través de las fábricas. Visualizar el flujo de esta manera puede reducir la ineficiencia dentro del flujo de un sistema. En lo que respecta a las poblaciones de animales y las boyas meteorológicas que se desplazan a la deriva por el océano , se dibujan para estudiar los patrones de distribución y migración. Dentro de la meteorología , estos diagramas pueden ayudar a determinar la confianza en un pronóstico meteorológico específico , así como las posiciones e intensidades de los sistemas de alta y baja presión . Están compuestos por pronósticos deterministas de modelos atmosféricos o sus diversos miembros del conjunto. Dentro de la medicina , pueden ilustrar los efectos de los medicamentos en los pacientes durante los ensayos de medicamentos.

Aplicaciones

Biología

Los diagramas de espagueti se han utilizado para estudiar por qué las mariposas se encuentran donde están y para ver cómo las características topográficas (como las cadenas montañosas) limitan su migración y distribución. [2] Dentro de las distribuciones de mamíferos en el centro de América del Norte , estos gráficos han correlacionado sus bordes con regiones que fueron glaciadas durante la edad de hielo anterior , así como con ciertos tipos de vegetación. [3]

Meteorología

Diagrama de espagueti de diez miembros del conjunto global del NCEP en el nivel de presión de 500 hPa para un pronóstico de 3,5 días. Las áreas de mayor incertidumbre están marcadas con un círculo rojo

En meteorología, los diagramas de espagueti se dibujan normalmente a partir de pronósticos de conjunto . Una variable meteorológica , por ejemplo, presión , temperatura o cantidad de precipitación , se dibuja en un gráfico para una serie de ejecuciones de modelos ligeramente diferentes de un conjunto. Luego, el modelo se puede avanzar en el tiempo y los resultados se pueden comparar y utilizar para medir la cantidad de incertidumbre en el pronóstico. Si hay un buen acuerdo y los contornos siguen un patrón reconocible a lo largo de la secuencia, entonces la confianza en el pronóstico puede ser alta. Por el contrario, si el patrón es caótico, es decir, se asemeja a un plato de espagueti , entonces la confianza será baja. Los miembros del conjunto generalmente divergirán con el tiempo y los diagramas de espagueti son una forma rápida de ver cuándo sucede esto.

Los diagramas de espagueti pueden ser una opción más favorable en comparación con el conjunto de media-dispersión para determinar la intensidad de un ciclón , anticiclón o dorsal o vaguada de nivel superior que se aproxima. Debido a que los pronósticos del conjunto divergen naturalmente a medida que avanzan los días, las ubicaciones proyectadas de las características meteorológicas se dispersarán más. Un diagrama de media-dispersión tomará una media de la presión calculada de cada punto en el mapa según lo calculado por cada permutación en el conjunto, suavizando así efectivamente la baja proyectada y haciéndola parecer más amplia en tamaño pero más débil en intensidad de lo que las permutaciones del conjunto habían indicado en realidad. También puede representar dos características en lugar de una si la agrupación del conjunto se realiza alrededor de dos soluciones diferentes. [4]

Varios modelos de pronóstico dentro del pronóstico de trayectoria de ciclones tropicales se pueden trazar en un diagrama de espagueti para mostrar confianza en los pronósticos de trayectoria de cinco días. [5] Cuando los modelos de trayectoria divergen al final del período de pronóstico, el gráfico toma la forma de una araña aplastada y se puede hacer referencia a él como tal en las discusiones del Centro Nacional de Huracanes . [6] Dentro del campo de la climatología y la paleotempestología , los diagramas de espagueti se han utilizado para correlacionar la información de temperatura del suelo derivada de pozos en el centro y este de Canadá. [7] Al igual que en otras disciplinas, los diagramas de espagueti se pueden utilizar para mostrar el movimiento de objetos, como boyas meteorológicas a la deriva a lo largo del tiempo. [8]

Negocio

Diagrama de espagueti que muestra el movimiento de una enfermera a través de una instalación en la búsqueda de un glucómetro.

Los diagramas de espagueti se utilizaron por primera vez para rastrear el recorrido a través de una fábrica. [9] Los diagramas de espagueti son una herramienta sencilla para visualizar el movimiento y el transporte. [10] El análisis de los flujos a través de los sistemas puede determinar dónde se desperdician tiempo y energía, e identificar dónde sería beneficioso optimizarlos. [1] Esto es cierto no solo con el viaje físico a través de un lugar físico, sino también durante procesos más abstractos como la solicitud de un préstamo hipotecario . [11]

Medicamento

Los diagramas de espagueti se pueden utilizar para hacer un seguimiento de los resultados de los ensayos de fármacos entre varios pacientes en un gráfico individual para determinar su beneficio. [12] También se han utilizado para correlacionar los niveles de progesterona con la pérdida temprana del embarazo. [13] La vida media de los fármacos en el plasma sanguíneo de las personas , así como los efectos discriminatorios entre diferentes poblaciones, se pueden diagnosticar rápidamente a través de estos diagramas. [14]

Referencias

  1. ^ de Theodore T. Allen (2010). Introducción a la estadística de ingeniería y Lean Sigma: control estadístico de la calidad y diseño de experimentos y sistemas. Springer. p. 128. ISBN 978-1-84882-999-2.
  2. ^ James A. Scott (1992). Las mariposas de América del Norte: una guía de campo e historia natural. Stanford University Press. pág. 103. ISBN 978-0-8047-2013-7.
  3. ^ J. Knox Jones; Elmer C. Birney (1988). Manual de mamíferos de los estados del centro-norte . University of Minnesota Press. págs. 52-55. ISBN 978-0-8166-1420-2.
  4. ^ Centro de Modelado Ambiental (2003-08-21). "Diagramas espagueti del sistema de pronóstico por conjuntos de mediano plazo (MREF) del NCEP". Administración Nacional Oceánica y Atmosférica . Consultado el 17 de febrero de 2011 .
  5. ^ Ivor Van Heerden; Mike Bryan (2007). La tormenta: qué salió mal y por qué durante el huracán Katrina: la historia desde dentro de un científico de Luisiana. Penguin. ISBN 978-0-14-311213-6.
  6. ^ John L. Beven, III (30 de mayo de 2007). "Tropical Depression Two-E Discussion Number 3" (Depresión tropical dos-E, discusión número 3). Centro Nacional de Huracanes . Consultado el 17 de febrero de 2011 .
  7. ^ Luisa Bodri; Vladimír Čermák (2007). Climatología de pozos: un nuevo método para reconstruir el clima. Elsevier. pag. 76.ISBN 978-0-08-045320-0.
  8. ^ SA Thorpe (2005). El océano turbulento. Cambridge University Press. pág. 341. ISBN 978-0-521-83543-5.
  9. ^ William A. Levinson (2007). Más allá de la teoría de las restricciones: cómo eliminar la variación y maximizar la capacidad. Productivity Press. pág. 97. ISBN 978-1-56327-370-4.
  10. ^ Lonnie Wilson (2009). Cómo implementar la manufactura esbelta. McGraw Hill Professional. pág. 127. ISBN 978-0-07-162507-4.
  11. ^ Rangaraj (2009). Gestión de la cadena de suministro para obtener una ventaja competitiva. Tata McGraw-Hill. pág. 130. ISBN 978-0-07-022163-5.
  12. ^ Hedeker, Donald R.; Gibbons, Robert D. (2006). Análisis de datos longitudinales. John Wiley and Sons. pp. 52–54. ISBN 978-0-471-42027-9.
  13. ^ Hulin Wu; Jin-Ting Zhang (2006). Métodos de regresión no paramétrica para el análisis de datos longitudinales. John Wiley and Sons. pp. 2–4. ISBN 978-0-471-48350-2.
  14. ^ Johan Gabrielsson; Daniel Weiner (2001). Análisis de datos farmacocinéticos/farmacodinámicos: conceptos y aplicaciones, volumen 1. Taylor & Francis. págs. 263–264. ISBN 978-91-86274-92-4.

Enlaces externos