Análisis estadístico de los métodos de descomposición causal aplicados a las series temporales del sistema terrestre

La descomposición causal (DC) constituye un método novedoso y ampliamente aceptado para descubrir y cuantificar las relaciones causales internas inherentes a los sistemas complejos. Esta nueva causalidad no se basa en el tiempo ni en el estado. En su lugar, se basa en la coherencia de fase instantánea entre las correspondientes Funciones Intrínsecas de Modo (IMFs) de las señales, obtenidas mediante la Descomposición Empírica de Modo (EMD). En este artículo comparamos los resultados obtenidos con dos métodos asistidos por ruido: Ensemble EMD (EEMD) y Noise Assisted Multivariate EMD (NA-MEMD). Dada la naturaleza estocástica inherente a los métodos asistidos por ruido, la EC se trató como un experimento aleatorio. Por lo tanto, repetimos los procedimientos para realizar un análisis estadístico robusto. A continuación, se evaluaron los intervalos de confianza, las condiciones de normalidad adecuadas y las pruebas de hipótesis de causalidad diferencial. La metodología se ajustó mediante el caso paradigmático de un oscilador mecánico forzado, ya que las implicaciones causales se conocen de antemano. A continuación se aplicó el DC a un par de series del sistema terrestre: la insolación y la tasa de isótopos de oxígeno. Se estableció una causalidad diferencial a favor de la insolación en la frecuencia correspondiente al ciclo de oblicuidad. La causalidad aparente detectada con EEMD en otras escalas temporales se descartó y se atribuyó a un problema de mezcla de modos. Por tanto, NA-MEMD superó a EEMD con menos mezcla de modos y una alineación de modos más nítida.

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