Esta herramienta estima valores entre observaciones en una serie temporal. Los sensores pierden lecturas, las encuestas saltan semanas y los experimentos registran en tiempos irregulares, y sin embargo el análisis a menudo necesita un valor en un tiempo que nadie midió. Pegas puntos tiempo-valor, eliges interpolación lineal (una línea recta entre vecinos) o un spline Catmull-Rom suave (una curva que se dobla con suavidad por los puntos) y consultas cualquier tiempo. La herramienta se niega deliberadamente a extrapolar: una consulta fuera del rango observado devuelve el valor del extremo más cercano con una advertencia, porque adivinar más allá de los datos es pronóstico, no interpolación, y merece su propio método e incertidumbre.
Cómo usarla
- Pega puntos como tiempo, valor, uno por línea.
- Elige lineal o spline suave.
- Escribe el tiempo a consultar.
- Pulsa Interpolar.
- Marca los valores interpolados en tu conjunto para que nunca se confundan con mediciones.
Ejemplo resuelto
Un registrador de temperatura anota 10 grados en la hora 0, 12 en la hora 1, 11 en la hora 2 y 15 en la hora 3, faltando la hora 1,5. La interpolación lineal da 11,5 en la hora 1,5: el punto medio de 12 y 11. El spline da un valor cercano pero algo distinto, doblándose con la forma de los puntos vecinos. Para un promedio diario, cualquiera es defendible; para detectar un evento brusco, ninguno sustituye una lectura real. El movimiento honesto es marcar la hora 1,5 como interpolada en el conjunto e informar cuántos valores del análisis fueron interpolados en vez de medidos.
Límites honestos
La interpolación supone que el proceso subyacente se mueve con suavidad entre observaciones. Falla con cambios bruscos — un sensor desconectado durante un pico, un precio que salta por noticias, un paciente que empeora entre rondas — donde una línea recta o curva suave inventa un pasaje tranquilo que nunca ocurrió. Los huecos largos son peores que los cortos: interpolar a lo largo de una semana de datos faltantes finge un conocimiento que nadie tiene. Las curvas spline también pueden sobrepasarse, cayendo por debajo o por encima de valores vecinos de formas que el proceso real nunca tuvo. Cuando los huecos son largos o el proceso es saltarín, informa el hueco como faltante en vez de rellenarlo.
Para quién es
Esta herramienta es para investigadores que alinean series irregulares a una línea de tiempo común, analistas que rellenan huecos cortos de sensores y estudiantes que aprenden la diferencia entre interpolación y extrapolación. Es un rellenador de huecos para huecos cortos y suaves, no una herramienta de pronóstico ni un sustituto de mediciones faltantes.
Para ir más allá
Mantén los valores interpolados visiblemente distintos en cada producto posterior: una columna de marca en el conjunto, una línea discontinua o marcador hueco en gráficos y una frase en métodos que indique el método y la fracción interpolada. Los lectores que no puedan distinguir medido de rellenado confiarán en exceso en la serie, sobre todo alrededor de los tramos rellenados. Si más de una quinta parte de una serie está interpolada, reconsidera si el análisis trata de los datos o del método de interpolación: en ese punto, los métodos para datos faltantes, como la imputación múltiple con incertidumbre, son más honestos que una sola línea rellenada, por suave que parezca. Cuando las series deben alinearse a una línea de tiempo común — por ejemplo, datos de sensores por hora frente a respuestas de encuesta diarias — interpola la serie más densa sobre las marcas de tiempo de la más dispersa, no al revés, para inventar los menos valores posibles. Documenta la regla de alineación con los datos: qué serie se interpoló, qué método y cuántos puntos se rellenaron. Un analista posterior que vea una serie perfectamente regular sin huecos supondrá que se midió así; una nota corta en métodos evita ese malentendido y le permite juzgar si las decisiones de alineación afectan las conclusiones que extrae. Para informar, indica el método de interpolación y el hueco más largo rellenado, no solo el hecho de que se rellenaron huecos. Una serie con diez huecos de una hora rellenados linealmente es una afirmación probatoria distinta de una serie con un hueco de diez días rellenado igual, aunque ambas estén “interpoladas”. Los revisores que ven el hueco más largo pueden juzgar si las conclusiones lo sobreviven; los que solo ven una afirmación general no pueden. La transparencia sobre el peor hueco, no sobre el promedio, es lo que hace creíbles los resultados interpolados.
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