# Extensiones, ajustes y filtros

Las extensiones añaden funcionalidad extra a &kst;. De forma predeterminada, &kst; incluye una extensa selección de extensiones. Además, existe un interfaz simple y consistente para permitir a terceros crear extensiones. Los filtros y los ajustes son un subconjunto de las extensiones, y se comportan idénticamente a éstas, con la conveniencia adicional de diálogos accesibles desde el menú de contexto del gráfico.

## Añadir y borrar extensiones

De forma predeterminada, las extensiones precompiladas están en `/usr/lib/kde3/kstplugins/` (este directorio puede cambiar dependiendo de donde haya instalado &kst;). El administrador de extensiones puede usarse para añadir o quitar extensiones. Se puede acceder seleccionando Extensiones... desde el menú Preferencias. El administrador de extensiones mostrará una lista de las extensiones instalados actualmente.

Para añadir una extensión, pulse sobre el botón Instalar.... Navegue hasta el directorio conteniendo el archivo de especificación de la extensión (`*.xml`) y la biblioteca dinámica (`*.so`). Pulse sobre Aceptar, y se debería instalar la extensión.

Para quitar la extensión, selecciónela desde el administrador de extensiones y pulse sobre Eliminar. Se le pedirá confirmación.

Para actualizar rápidamente la lista de extensiones mostradas en el gestor de extensiones, pulse sobre Reexplorar. De esta forma se añadirán las extensiones que estén en el directorio predeterminado de extensiones, y se eliminarán aquellas que no estén presentes.

## Extensiones creadas

Hasta ahora, hay más de 25 extensiones precompiladas disponibles en &kst; que hacen funciones tales como tomar relaciones cruzadas de dos vectores para producir gráficos de periodos de una serie de datos. La ventana de preferencias para cada extensión está formada por dos secciones principales: una sección de entrada y otra de salida. Cada sección se compone de una serie de escalares y/o vectores. La captura de pantalla siguiente muestra la ventana de configuración para una extensión típica. La sola diferencia entre las diferentes extensiones es la serie de entradas y de salidas, y el mecanismo para derivar las salidas a partir de las entradas.

Ventana de extensiones
Ventana de extensiones

Las secciones siguientes describen cada extensión, sus propósitos, sus algoritmos o fórmulas usados para hacer los cálculos, y las entradas y salidas de cada extensión. Tenga en cuenta que las extensiones de ajuste y de filtrado están incluidos en las secciones siguientes.

### Autocorrelación

La extensión de autocorrelación calcula los valores de correlación entre una serie (vector) y una versión retrasada del mismo, usando como valores de retraso desde `floor(-(N-1)/2)` a `floor((N-1)/2)`, donde `N` es el número de puntos en la serie de datos. El vector de tiempo no es una entrada pues se asume que los datos se toman a intervalos iguales. El valor de correlación `r` en el punto retrasado `k` es:

Formula de autocorrelación

#### Entradas

Vector X

  El vector `x` de valores para los cuales se va a calcular la correlación.

#### Salidas

Número de pasos (vector)

  El vector de pasos, o puntos de retraso.

Valores de correlación (vector)

  El vector de los valores de correlación se calcula usando el número de paso correspondiente en el vector número de pasos.

### Bin

La extensión bin va a poner los elementos de un vector de datos simple en intervalos de un tamaño dado. El valor de cada intervalo es la media de los elementos pertenecientes a cada intervalo. Por ejemplo, si el tamaño del intervalo es `3`, y el vector de entrada es `[9,2,7,3,4,74,5,322,444,2,1]`, entonces el vector de salida sería `[6,27,257]`. Observe que los elementos restantes al final del vector de entrada no forman parte de un intervalo completo (en este caso, los elementos `2` y `1`, simplemente se descartan).

#### Entradas

Vector de entrada (vector)

  El vector a clasificar y promediar.

Tamaño del intervalo (escalar)

  Tamaño a usar para cada intervalo.

#### Salidas

Vector de los promedios en los intervalos (vector)

  El vector de los promedios en cada intervalo.

### Paso de banda Butterworth

La extensión de paso de banda Butterworth filtra una serie de datos con un filtro de paso de banda Butterworth. El filtrado se realiza calculando una transformada de Fourier de los datos y recalculando la respuesta en frecuencia usando la formula

Formula de autocorrelación

donde `f` es la frecuencia, `fc` es la frecuencia baja de corte, `b` es el ancho de banda de la banda a filtrar, y `n` es el orden del filtro de Butterworth. Entonces se calcula la transformada inversa de Fourier usando las nuevas respuestas filtradas en frecuencias.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores a filtrar.

Orden (escalar)

  El orden del filtro de Butterworth a usar.

La frecuencia baja de corte (escalar)

  La frecuencia baja de corte del filtro de paso de banda de Butterworth.

Ancho de banda (escalar)

  La anchura de la banda a pasar. Debe ser igual a la diferencia entre la frecuencia alta de corte deseada y la frecuencia baja de corte.

#### Salidas

Filtrado X (vector)

  El vector de valores de datos filtrados.

### Banda detenida de Butterworth

La extensión de banda detenida de Butterworth filtra una serie de datos calculando la transformada de Fourier de los datos y recalculando las respuestas en frecuencia usando la formula

Formula de autocorrelación

donde `f` es la frecuencia, `fc` es la frecuencia baja de corte, `b` es el ancho de banda de la banda a parar, y `n` es el orden del filtro de Butterworth. Entonces se calcula la transformada inversa de Fourier usando las nuevas respuestas filtradas en frecuencias.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores a filtrar.

Orden (escalar)

  El orden del filtro de Butterworth a usar.

La frecuencia baja de corte (escalar)

  La frecuencia baja de corte del filtro Butterworth band stop.

Ancho de banda (escalar)

  El ancho de la banda a parar. Debe ser igual a la diferencia entre la frecuencia alta de corte deseada y la frecuencia baja de corte.

#### Salidas

Filtrado X (vector)

  El vector de valores de datos filtrados.

### Paso alto de Butterworth

La extensión paso alto de Butterworth filtra una serie de datos con un filtro de paso alto de Butterworth. El filtrado se realiza calculando una transformada de Fourier de los datos y recalculando la respuesta en frecuencia usando la formula

Formula de autocorrelación

donde `f` es la frecuencia, `fc` es la frecuencia alta de corte, y `n` es el orden del filtro de Butterworth. Entonces se calcula la transformada inversa de Fourier usando las nuevas respuestas filtradas en frecuencias.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores a filtrar.

Orden (escalar)

  El orden del filtro de Butterworth a usar.

Frecuencia de corte (escalar)

  La frecuencia de corte del filtro de paso alto Butterworth.

#### Salidas

Filtrado X (vector)

  El vector de valores de datos filtrados.

### Paso bajo de Butterworth

La extensión paso bajo de Butterworth filtra una serie de datos con un filtro de paso bajo de Butterworth. El filtrado se realiza calculando una transformada de Fourier de los datos y recalculando la respuesta en frecuencia usando la formula

Formula de autocorrelación

donde `f` es la frecuencia, `fc` es la frecuencia baja de corte, y `n` es el orden del filtro de Butterworth. Entonces se calcula la transformada inversa de Fourier usando las nuevas respuestas filtradas en frecuencias.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores a filtrar.

Orden (escalar)

  El orden del filtro de Butterworth a usar.

Frecuencia de corte (escalar)

  La frecuencia de corte del filtro de paso bajo Butterworth.

#### Salidas

Filtrado X (vector)

  El vector de valores de datos filtrados.

### Corte

La extensión de corte toma un vector de entrada y lo divide en dos vectores. Cada segundo elemento en el vector de entrada se pone en un vector de salida, mientras que todos los otros elementos del vector de entrada se ponen en otro vector de salida.

#### Entradas

Vector

  El vector de valores del cual hacer el corte.

#### Salidas

Vector impar (vector)

  El vector conteniendo la primera parte del vector de entrada (esto es, contiene el primer elemento del vector de entrada).

Vector par (vector)

  El vector conteniendo la parte par del vector de entrada (esto es, no contiene el primer elemento del vector de entrada).

Vector diferencia (vector)

  Este vector contiene los elementos del vector impar menos los elementos respectivos del vector par.

Vector index (vector)

  Un vector de índices de la misma longitud que los otros tres vectores de salida.

### Convolución

La extensión de convolución genera la convolución de un vector con otro. La convolución de dos funciones `f` y `g` viene dada por:

El orden de los vectores no importa, puesto que `f*g=g*f`. Además, los vectores no tienen por qué tener el mismo tamaño, pues la extensión extrapolará automáticamente el vector más pequeño.

#### Entradas

Vector uno (vector)

  Un vector del par de vectores a convolucionar.

Vector dos (vector)

  Un vector del par de vectores a convolucionar.

#### Salidas

El vector convolucionado (vector)

  La convolución de dos vectores de entrada.

### Correlación cruzada

La extensión de correlación cruzada calcula los valores de correlación entre dos series (vectores) `x` e `y`, usando valores de retraso desde `floor(-(N-1)/2)` a `floor((N-1)/2)`, donde `N` es el numero de elementos en el vector más largo. El vector más corto se interpola a la longitud del vector más largo usando `0`s. El vector de tiempo no es una entrada pues se presupone que los datos están muestreados a intervalos iguales. El valor de correlación `r` en punto de retraso `k` es:

formula de correlación cruzada

#### Entradas

Vector X

  El vector `x` usado en la formula de correlación cruzada.

Vector Y

  El vector `y` usado en la formula de correlación cruzada.

#### Salidas

Número de pasos (vector)

  El vector de pasos, o puntos de retraso.

Valores de correlación (vector)

  El vector de los valores de correlación se calcula usando el número de paso correspondiente en el vector número de pasos.

### Deconvolución

La extensión de deconvolución genera la deconvolución de un vector con otro. La deconvolución es la inversa de la convolución. Dado un vector convolucionado `h` y otro vector `g`, el vector de deconvolución `f` está dado por:

Los vectores no necesitan tener el mismo tamaño, pues la extensión extrapolará automáticamente el vector más corto. Se asume que el vector más corto es la función respuesta `g`.

#### Entradas

Vector uno (vector)

  Un vector del par de vectores a deconvolucionar.

Vector dos (vector)

  Un vector del par de vectores a deconvolucionar.

#### Salidas

Vector deconvuelto

  La deconvolución de dos vectores de entrada.

### Ajuste exponencial ponderado

El ajuste exponencial ponderado realiza un ajuste ponderado no lineal de mínimos cuadrados a un modelo exponencial:

Se usa una estimación inicial de `a=1.0`, `=0`, y `b=0`. La extensión itera a continuación hacia la solución hasta que se alcanza una precisión de `1,0e-4` o se han realizado 500 iteraciones.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores x para los que hacer el ajuste.

Vector Y

  El vector de valores y para los que hacer el ajuste.

Pesos (vector)

  El vector de pesos a usar para ponderar el ajuste.

#### Salidas

El vector Y ajustado

  El vector de valores y ya ajustados.

Residuos (vector)

  El vector de residuos.

Parámetros (vector)

  Los parámetros del mejor ajuste `a`, , y `b`.

Covariancia (vector)

  La matriz de covariancia del modelo de parámetros, se devuelve fila por fila en el vector.

chi^2/nu (escalar)

  La suma ponderada de los cuadrados de los residuos, dividida por los grados de libertad.

### Ajuste exponencial

La extensión de ajuste exponencial es idéntica en función al del ajuste exponencial ponderado con la excepción de que el valor del peso `wi` es igual a `1` para todos los índices `i`. Como resultado, el vector de pesos no existe.

### Ajuste gaussiano ponderado

La extensión de ajuste gaussiano ponderado hace un ajuste ponderado no lineal y de mínimos cuadrados para un modelo Gaussiano:

Se usa una estimación inicial de `a=`(máximo de los valores y), `=` (media de los valores x), y `=` (el punto medio de los valores x). La extensión calcula la solución hasta que se alcanza una precisión de `1,0e-4` o se han realizado 500 iteraciones.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores x para los que hacer el ajuste.

Vector Y

  El vector de valores y para los que hacer el ajuste.

Pesos (vector)

  El vector de pesos a usar para ponderar el ajuste.

#### Salidas

El vector Y ajustado

  El vector de valores y ya ajustados.

Residuos (vector)

  El vector de residuos.

Parámetros (vector)

  Los parámetros de mejor ajuste , , y `a`.

Covariancia (vector)

  La matriz de covariancia del modelo de parámetros, se devuelve fila por fila en el vector.

chi^2/nu (escalar)

  La suma ponderada de los cuadrados de los residuos, dividida por los grados de libertad.

### Ajuste gaussiano

La extensión de ajuste exponencial es idéntica en función a la del ajuste gaussiano ponderado con la excepción de que el valor del peso `wi` es igual a `1` para todos los índices `i`. Como resultado, el vector de pesos no existe.

### Ajuste gradiente ponderado

La extensión de gradiente ponderado realiza un ajuste ponderado de mínimos cuadrados a un modelo de linea recta sin un término constante:

El mejor ajuste se encuentra minimizando la suma ponderada de los cuadrados de los residuos:

para `b`, donde `wi` es el peso en la posición `i`.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores x para los que hacer el ajuste.

Vector Y

  El vector de valores y para los que hacer el ajuste.

Pesos (vector)

  El vector conteniendo los pesos que se utilizarán para el ajuste.

#### Salidas

El vector Y ajustado

  El vector de valores y de los puntos que representan la linea de mejor ajuste.

Residuos (vector)

  El vector de residuos, o diferencias entre los valores de y de la línea de mejor ajuste y los valores de y de los puntos de datos.

Parámetros (vector)

  El parámetro `b` del mejor ajuste.

Covariancia (vector)

  La estimación de la matriz de covariancia, se devuelve fila por fila, comenzando con la fila 0.

Y Lo (vector)

  El valor correspondiente en Y ajustada menos la desviación estándar de la función de mejor ajuste en el valor correspondiente de x.

Y Hi (vector)

  El valor correspondiente en Y ajustada más la desviación estándar de la función de mejor ajuste en el valor correspondiente de x.

chi^2/nu (escalar)

  El valor de la suma de los cuadrados de los residuos, dividido por los grados de libertad.

### Ajuste de gradiente

La extensión de ajuste de gradiente es idéntica en función al del ajuste de gradiente ponderado con la excepción de que el valor del peso `wi` es igual a `1` para todos los índices `i`. Como resultado, el vector de pesos no existe.

### Ajuste lineal ponderado

El ajuste lineal ponderado realiza un ajuste ponderado por mínimos cuadrados a un modelo de una linea recta:

El mejor ajuste se encuentra minimizando la suma ponderada de los cuadrados de los residuos:

de `a` y `b`, donde `wi` es el peso en la posición `i`.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores x para los que hacer el ajuste.

Vector Y

  El vector de valores y para los que hacer el ajuste.

Pesos (vector)

  El vector conteniendo los pesos que se utilizarán para el ajuste.

#### Salidas

El vector Y ajustado

  El vector de valores y de los puntos que representan la linea de mejor ajuste.

Residuos (vector)

  El vector de residuos, o diferencias entre los valores de y de la línea de mejor ajuste y los valores de y de los puntos de datos.

Parámetros (vector)

  Los parámetros `a` y `b` del mejor ajuste.

Covariancia (vector)

  La estimación de la matriz de covariancia, se devuelve fila por fila, comenzando con la fila 0.

Y Lo (vector)

  El valor correspondiente en Y ajustada menos la desviación estándar de la función de mejor ajuste en el valor correspondiente de x.

Y Hi (vector)

  El valor correspondiente en Y ajustada más la desviación estándar de la función de mejor ajuste en el valor correspondiente de x.

chi^2/nu (escalar)

  El valor de la suma de los cuadrados de los residuos, dividido por los grados de libertad.

### Ajuste lineal

La extensión de ajuste lineal es idéntica en función al del ajuste lineal ponderado con la excepción de que el valor del peso `wi` es igual a `1` para todos los índices `i`. Como resultado, el vector de pesos no existe.

### Ajuste lorentziano ponderado

La extensión de ajuste lorentziano ponderado realiza un ajuste ponderado no lineal por mínimos cuadrados a un modelo de una lorentziana:

Se usa una estimación inicial de `a=`(máximo de los valores y), `x0=`(media de los valores x), `=` (punto medio de los valores x). La extensión calcula la solución hasta que se alanza una precisión de `1,0e-4` o se han realizado 500 iteraciones.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores x para los que hacer el ajuste.

Vector Y

  El vector de valores y para los que hacer el ajuste.

Pesos (vector)

  El vector de pesos a usar para ponderar el ajuste.

#### Salidas

El vector Y ajustado

  El vector de valores y ya ajustados.

Residuos (vector)

  El vector de residuos.

Parámetros (vector)

  Los parámetros de mejor ajuste `x0`, , y `a`.

Covariancia (vector)

  La matriz de covariancia del modelo de parámetros, se devuelve fila por fila en el vector.

chi^2/nu (escalar)

  La suma ponderada de los cuadrados de los residuos, dividida por los grados de libertad.

### Ajuste lorentziano

La extensión de ajuste lorentziano es idéntico en función al del ajuste lorentziano ponderado con la excepción de que el valor del peso `wi` es igual a `1` para todos los índices `i`. Como resultado, el vector pesos no existe.

### Ajuste polinomial ponderado

El ajuste polinomial ponderado realiza un ajuste ponderado de mínimos cuadrados a un modelo polinomial:

donde `n` es el grado del modelo polinomial.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores x para los que hacer el ajuste.

Vector Y

  El vector de valores y para los que hacer el ajuste.

Pesos (vector)

  El vector de pesos a usar para ponderar el ajuste.

Orden (escalar)

  El orden, o grado, del modelo polinomial a usar.

#### Salidas

El vector Y ajustado

  El vector de valores y ya ajustados.

Residuos (vector)

  El vector de residuos.

Parámetros (vector)

  Los parámetros de mejor ajuste `c0`, `c1`,..., `cn`.

Covariancia (vector)

  La matriz de covariancia del modelo de parámetros, se devuelve fila por fila en el vector.

chi^2/nu (escalar)

  La suma ponderada de los cuadrados de los residuos, dividida por los grados de libertad.

### Ajuste polinomial

La extensión de ajuste polinomial es idéntico en función al del ajuste polinomial ponderado con la excepción de que el valor del peso `wi` es igual a `1` para todos los índices `i`. Como resultado, el vector pesos no existe.

### Ajuste sinusoidal ponderado

La extensión de ajuste sinusoidal ponderado hace un ajuste por mínimos cuadrados a un modelo sinusoidal:

donde `T` es el periodo dado, y `n=2+2H`, donde `H` es el número de armónicos dado.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores x para los que hacer el ajuste.

Vector Y

  El vector de valores y para los que hacer el ajuste.

Pesos (vector)

  El vector de pesos a usar para ponderar el ajuste.

Armónicos (escalar)

  El numero de armónicos al cual ajustar la sinusoidal.

Periodo (escalar)

  El periodo de la sinusoidal a ajustar.

#### Salidas

El vector Y ajustado

  El vector de valores y ya ajustados.

Residuos (vector)

  El vector de residuos.

Parámetros (vector)

  Los parámetros de mejor ajuste `c0`, `c1`,..., `cn`.

Covariancia (vector)

  La matriz de covariancia del modelo de parámetros, se devuelve fila por fila en el vector.

chi^2/nu (escalar)

  La suma ponderada de los cuadrados de los residuos, dividida por los grados de libertad.

### Ajuste sinusoidal

La extensión de ajuste sinusoidal es idéntico en función al de ajuste sinusoidal ponderado con la excepción de que el valor del peso `wi` es igual a `1` para todos los índices `i`. Como resultado, el vector pesos no existe.

### Interpolación Akima spline

La extensión de interpolación Akima spline genera una una spline Akima no redondeada para la serie de datos suministrados, usando condiciones de contorno naturales.

#### Entradas

Vector X

  La matriz de valores de x para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector Y

  El vector de valores de y para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector X

  El vector de valores x para los que se desean valores y interpolados.

#### Salidas

Vector Y interpolado

  Los valores y interpolados.

### Interpolación Akima spline periódica

La extensión akima kstinterp periódica genera una interpolación spline Akima no redondeada para los datos suministrados, usando condiciones de contorno periódicas.

#### Entradas

Vector X

  La matriz de valores de x para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector Y

  El vector de valores de y para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector X

  El vector de valores x para los que se desean valores y interpolados.

#### Salidas

Vector Y interpolado

  Los valores y interpolados.

### Interpolación con splines cúbicos

La extensión de interpolación con splines cúbicos genera una interpolación con splines cúbicos para los datos suministrados, usando condiciones de contorno naturales.

#### Entradas

Vector X

  La matriz de valores de x para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector Y

  El vector de valores de y para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector X

  El vector de valores x para los que se desean valores y interpolados.

#### Salidas

Vector Y interpolado

  Los valores y interpolados.

### Interpolación con splines cúbicos periódicos

La extensión de interpolación con splines cúbicos periódicos genera una interpolación con splines cúbicos periódicos para los datos suministrados, usando condiciones de contorno periódicas.

#### Entradas

Vector X

  La matriz de valores de x para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector Y

  El vector de valores de y para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector X

  El vector de valores x para los que se desean valores y interpolados.

#### Salidas

Vector Y interpolado

  Los valores y interpolados.

### Interpolación lineal

La extensión de interpolación lineal genera una interpolación lineal para los datos dados.

#### Entradas

Vector X

  La matriz de valores de x para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector Y

  El vector de valores de y para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector X

  El vector de valores x para los que se desean valores y interpolados.

#### Salidas

Vector Y interpolado

  Los valores y interpolados.

### Interpolación polinomial

La extensión de interpolación polinomial genera una interpolación polinomial para la serie de datos suministrada. El número de términos en el polinomio utilizado es igual al número de puntos de la serie de datos dada.

#### Entradas

Vector X

  La matriz de valores de x para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector Y

  El vector de valores de y para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector X

  El vector de valores x para los que se desean valores y interpolados.

#### Salidas

Vector Y interpolado

  Los valores y interpolados.

### Adición de ruido

La extensión de adición de ruido añade una variable gaussiana aleatoria a cada elemento del vector de entrada. La distribución gaussiana que se usa tiene una media de `0` y la desviación estándar que se especifique. La función densidad de probabilidad de la variable gaussiana aleatoria es:

#### Entradas

Vector

  El vector de elementos al cual se añade ruido aleatorio.

Sigma (escalar)

  La desviación estándar a usar para la distribución gaussiana.

#### Salidas

Vector de salida (vector)

  El vector con los elementos a los que se han añadido un ruido tipo gaussiano.

### Periodograma

La extensión de periodograma produce el periodograma de una serie de datos dados. El algoritmo a usar depende del tamaño de la serie de datos. Uno de los dos algoritmos usados depende en el tamaño de la serie de datos: si hay más de 100 puntos de datos, se usará un algoritmo más rápido, mientras que uno más lento se usará si hay 100 o menos puntos de datos.

#### Entradas

Vector de tiempos

  El vector con los valores de tiempos de los puntos de datos para los cuales se genera la interpolación.

Vector de datos

  El vector con los valores de lo datos, dependientes en los valores de tiempo, para los cuales se genera la interpolación.

Factor de sobremuestreo (escalar)

  El factor relacionado con el sobremuestreo.

Promedio del factor de frecuencia Nyquist (escalar)

  El promedio del factor de frecuencia Nyquist.

#### Salidas

Frecuencia (vector)

  El vector de frecuencia.

Periodograma (vector)

  El vector de frecuencia de respuestas para el periodograma.

### Estadística

La extensión de estadísticas calcula las estadísticas para una serie de datos dada. La mayoría de los escalares de salida se denominan según los valores que representan. Para calcular los valores estadísticos se usan formulas estándar.

#### Entradas

Vector de datos

  El vector de valores de datos para los cuales se calculan las estadísticas.

#### Salidas

Promedio (escalar)

  El promedio de los valores de datos.

Mínimo (escalar)

  El valor mínimo encontrado en el vector de datos.

Máximo (escalar)

  El valor máximo encontrado en el vector de datos.

Variancia (escalar)

  La variancia de la serie de datos.

Desviación estándar (escalar)

  La desviación estándar de la serie de datos.

Media (escalar)

  La media de la serie de datos.

Desviación absoluta (escalar)

  La desviación absoluta de la serie de datos.

Sesgo (escalar)

  El sesgo de la serie de datos.

Curtosis (escalar)

  La curtosis de la serie de datos.