Descripción: El proceso no estacionario se refiere a un modelo generativo que considera los cambios en la distribución subyacente de los datos a lo largo del tiempo. A diferencia de los procesos estacionarios, donde las propiedades estadísticas permanecen constantes, los procesos no estacionarios son dinámicos y pueden presentar variaciones significativas en sus características. Esto implica que los modelos que se basan en estos procesos deben ser capaces de adaptarse a nuevas condiciones y patrones emergentes. En el contexto de la ciencia de datos y la estadística, el análisis de procesos no estacionarios es crucial para la predicción y la toma de decisiones, ya que permite a los analistas y científicos de datos entender cómo las variables pueden cambiar con el tiempo y cómo estos cambios pueden influir en los resultados futuros. La capacidad de modelar procesos no estacionarios es esencial en aplicaciones que van desde la economía hasta la meteorología, donde las condiciones pueden variar drásticamente y de manera impredecible.
