Fuentes oficiales
Uso preferente de fuentes nacionales e internacionales reconocidas, priorizando instituciones estadísticas, bancos centrales, organismos multilaterales y entidades públicas competentes.
Metodología
Criterios metodológicos de TukeyStat
La plataforma se construirá sobre principios de transparencia, trazabilidad, documentación estadística y uso responsable de datos públicos.
CódigoCriterio
Documentación mínima
Cada dato deberá registrar fuente, institución, año, país, unidad de medida, cobertura, fecha de consulta y observaciones metodológicas relevantes.
Separación del flujo de datos
La plataforma distinguirá entre dato original, dato procesado, indicador calculado y visualización publicada para preservar trazabilidad analítica.
Control de comparabilidad
Las comparaciones entre países deberán advertir diferencias en definiciones, períodos, cobertura territorial, años base, cambios metodológicos o vacíos de información.
Registro de cambios
Las actualizaciones deberán conservar historial de modificaciones, versión del dato, fecha de incorporación y justificación del cambio cuando corresponda.
Asistencia de IA con revisión humana
Las herramientas de inteligencia artificial pueden apoyar la ideación, documentación, codificación y control técnico, pero no sustituyen la selección de fuentes, la validación estadística ni la aprobación humana previa a la publicación.
Separación entre fuente y elaboración
La plataforma distinguirá los datos y derechos de terceros de los cálculos, textos, visualizaciones y estructuras añadidos por TukeyStat, manteniendo atribución, licencias y límites de reutilización.
Escenarios matemáticos diferenciados de pronósticos
El simulador usa una referencia común y supuestos constantes elegidos por el usuario: V(t) = V(0) × (1 + r/100)^t o V(t) = V(0) + d × t. No ajusta un modelo estadístico, no asigna probabilidades ni produce intervalos de confianza. Los valores posteriores a la referencia son hipotéticos, incluso si se refieren a años ya transcurridos; solo el dato inicial puede atribuirse a la fuente oficial. Los dominios se validan sin recortar silenciosamente los resultados.
Media móvil y pronóstico anual
En gráficos con una sola serie anual y al menos 10 observaciones consecutivas válidas en el periodo visible, se comparan medias móviles simples rezagadas de 2 a min(10, parte entera de n/2) años. Todas se evalúan sobre los mismos años, desde la observación posterior a la ventana máxima hasta el final, mediante pronósticos de un paso que solo usan información anterior. Se elige el menor RMSE; en empate, la ventana más corta. Óptima significa mejor entre estas ventanas y en esta validación, sin garantizar el menor error futuro. Se informa también el RMSE de repetir el último valor. La curva suavizada en cada año promedia ese dato y los k−1 anteriores; el pronóstico para el año siguiente al último observado es la última media móvil. No se imputan años faltantes ni se calculan intervalos de predicción. Los pronósticos son elaboración de TukeyStat y pueden rezagarse ante tendencias o cambios estructurales. Los datos observados y sus descargas conservan su identidad.
Evolución y crecimiento de series anuales
Las fichas anuales permiten alternar entre valores originales, diferencias absolutas anuales, variaciones relativas e índices de base 100. Los cambios anuales exigen años consecutivos; no se imputan huecos. Las variaciones porcentuales requieren un valor inicial positivo y final no negativo; el CAGR exige extremos positivos y usa los años calendario transcurridos, no el número de observaciones. Cambios acumulados y CAGR comparan los extremos del periodo observado, incluso si hay huecos internos, que se advierten. El índice requiere base positiva y valores no negativos. Los cambios absolutos de indicadores porcentuales se expresan en puntos porcentuales; los cambios relativos describen el indicador seleccionado. Los valores nominales en dólares corrientes no miden crecimiento real. El CSV distingue datos originales, cálculos derivados, año base y motivos de no disponibilidad; no incluye pronósticos como observaciones.
M12 · Relación entre indicadores
El explorador empareja dos indicadores anuales del mismo país por año dentro del periodo solicitado. Excluye años sin valores finitos en ambas series, sin imputar. La vista de cambios usa diferencias absolutas entre años consecutivos con las cuatro observaciones presentes dentro del periodo; nunca salta huecos. Para porcentajes, las diferencias se expresan en puntos porcentuales. Se informan los años excluidos y se exportan todos los pares utilizados.
Pearson mide asociación lineal mediante el producto escalar de los valores centrados y normalizados. Spearman aplica la misma fórmula a los rangos de cada variable, con rangos medios en los empates. Se requieren al menos tres pares; variables constantes dan una correlación no definida. Menos de diez pares se señala como evidencia descriptiva limitada. Las correlaciones no prueban causalidad; las tendencias comunes, autocorrelación y cambios metodológicos de las fuentes condicionan su interpretación. Diferenciar no garantiza estacionariedad o independencia. No se presentan valores p ni intervalos basados en independencia temporal.
Referencia: EPA, Data Quality Assessment: Statistical Methods for Practitioners, QA/G-9S. El umbral mínimo de pares y el tratamiento temporal descritos son decisiones de implementación de TukeyStat.
M11 · Comparación de pronósticos anuales
Las fichas anuales con al menos 10 observaciones consecutivas comparan último valor, deriva (último valor más cambio medio desde el primero), media móvil y Holt lineal. Se evalúa un año adelante desde max(5, parte entera de n/2) observaciones, ampliando el entrenamiento. Todos los métodos predicen los mismos años. Se selecciona el menor RMSE; también se informa MAE. En empates numéricos relativos de 10⁻¹⁰ se conserva el orden ingenuo, deriva, media móvil, Holt.
Dentro de cada entrenamiento se ajustan ventanas entre 2 y max(3, min(10, parte entera de n/2)) y Holt sobre α en 0,2; 0,5; 0,8; 1 y β en 0; 0,2; 0,5; 0,8; 1. Se minimiza RMSE en orígenes internos comunes desde ese máximo de ventana. Holt se inicia en la segunda observación con nivel igual a su valor y tendencia igual a la diferencia de las dos primeras. Cada ajuste usa solo su historial anterior; los parámetros finales se reestiman con toda la serie. Es una búsqueda acotada, no un óptimo universal. El RMSE de selección no es una evaluación independiente del método ganador ni un intervalo de predicción. No se imputan huecos ni se recortan pronósticos a límites del indicador.
El suavizado descriptivo M09 se conserva en ocre; el punto violeta corresponde al método seleccionado por M11 en estas fichas. Referencia: Hyndman y Athanasopoulos, Holt lineal y validación temporal citada a continuación.
Referencia para la validación temporal: Hyndman y Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, sección 5.10. La selección concreta de ventanas descrita en M09 es una decisión de implementación de TukeyStat.
Nota de implementación
En la primera fase, la metodología funcionará como una página pública de confianza. En fases posteriores deberá conectarse con metadatos reales de cada indicador, incluyendo fuente, institución, periodicidad, cobertura, fecha de actualización y advertencias de comparabilidad.