Descripción: Las series temporales multivariantes son conjuntos de datos que registran múltiples variables a lo largo del tiempo, permitiendo el análisis de cómo estas variables interactúan y evolucionan en relación entre sí. A diferencia de las series temporales univariantes, que se centran en una sola variable, las multivariantes ofrecen una visión más completa y compleja de los fenómenos que se estudian. Estas series son esenciales en campos como la economía, la meteorología y la ingeniería, donde las interacciones entre diferentes factores son cruciales para la comprensión y predicción de comportamientos. Las características principales de las series temporales multivariantes incluyen la correlación entre variables, la estacionalidad y las tendencias, lo que permite a los analistas identificar patrones y realizar pronósticos más precisos. El preprocesamiento de estos datos es fundamental, ya que implica la limpieza, normalización y transformación de las variables para asegurar que los modelos analíticos sean efectivos y confiables. Este proceso puede incluir la eliminación de valores atípicos, la imputación de datos faltantes y la conversión de datos categóricos en formatos numéricos, lo que facilita su análisis posterior. En resumen, las series temporales multivariantes son herramientas poderosas para el análisis de datos complejos en diversos campos, proporcionando información valiosa sobre la dinámica de múltiples variables a lo largo del tiempo.
