The iBoxplot: A visual tool based on lows and highs to support decision-making and acquire knowledge

Document Type

Article

Publication Title

Knowledge-Based Systems

Abstract

El análisis de mínimos y máximos es fundamental en los mercados financieros y resulta esencial para los sistemas de gestión sanitaria, inmobiliario, del cambio climático, del flujo de tráfico, de la ciberseguridad, la estadística computacional, etc. El uso de gráficos de velas mediante reconocimiento de patrones es clave para establecer mejores reglas de decisión en los mercados financieros. Los datos con valores de intervalo (IV) son un conjunto de números con límites inferior y superior. La visualización de datos IV es crucial en la mayoría de los campos del conocimiento y será decisiva en inteligencia artificial, big data, visión artificial, ciencia de datos, aprendizaje automático, computación cuántica y requisitos de almacenamiento. Este artículo desarrolla una extensión del popular diagrama de caja para conjuntos de datos IV (IVD) en el denominado iBoxplot, que investiga las estadísticas de orden de mínimos y máximos, mostrándolos mediante dos líneas poligonales y evaluando su distancia. El resultado es un polígono cuya forma, área cubierta y distancia visualizan las características del IVD, destacando valores excepcionales de IV o valores atípicos mediante dos reglas generales. Se exploran y demuestran la predicción de series temporales de intervalos, la monitorización de procesos o la comparación en mediciones de presión arterial, temperaturas, precios de metales preciosos, tipos de cambio o precios de la energía con más de veinte patrones de iBoxplots muy diferentes. Se presentan algunas ideas para usar iBoxplot en algoritmos de aprendizaje automático. Como caso práctico, se aborda el valor de iBoxplot como herramienta de ayuda para agrupar objetos o entidades en el IVD, mostrando cómo iBoxplot puede brindar asesoramiento en tareas de agrupamiento y ser útil para describir cada grupo. Se resumen otros temas de investigación.

DOI

10.1016/j.knosys.2025.114000 Get rights and content

Publication Date

7-2025

Language

eng

Rights

open access

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