Descripción: Las series temporales no lineales son conjuntos de datos que presentan patrones y comportamientos que no pueden ser descritos adecuadamente mediante relaciones lineales simples a lo largo del tiempo. A diferencia de las series temporales lineales, donde los cambios en los datos son proporcionales y predecibles, las series no lineales pueden exhibir comportamientos complejos, como ciclos, tendencias cambiantes y relaciones interdependientes que varían en el tiempo. Estas características hacen que el análisis de series temporales no lineales sea un desafío, ya que requieren métodos estadísticos y algoritmos más sofisticados para su modelado y predicción. La identificación de patrones no lineales es crucial en diversas disciplinas, ya que permite a los analistas y científicos extraer información valiosa de datos que, de otro modo, podrían parecer caóticos o aleatorios. En el ámbito de la minería de datos, la optimización de modelos y las estadísticas, el estudio de series temporales no lineales se ha vuelto cada vez más relevante, especialmente con el crecimiento de la disponibilidad de grandes volúmenes de datos y la necesidad de realizar predicciones precisas en contextos como la economía, la meteorología y la salud pública.
