Séries incompletas, estimativas íntegras: como o Hector lida com o que falta

Quem trabalha com dados geofísicos conhece a frustração: a série quase nunca está completa. Um recetor que falhou, uma estação que parou, um período sem registos. As lacunas são a regra, não a exceção. E durante muito tempo a resposta foi quase sempre a mesma: interpolar os buracos, preencher com zeros, ou aproximar a matriz de covariância. Cada um destes atalhos introduz uma distorção que contamina a estimativa final.

O Hector foi desenhado para não precisar de nenhum deles. Desde que o ruído seja, ou tenha sido produzido, estacionário, a ferramenta gere os dados em falta diretamente, sem interpolação, sem preenchimento de zeros e sem aproximações à matriz de covariância. A série incompleta entra como está, e a estimativa sai sem o viés que os atalhos costumavam introduzir.

A partir daqui, o Hector abre um leque de controlo que poucas ferramentas oferecem. Permite incluir sinais anuais, semestrais e outros sinais periódicos no processo de estimativa da tendência. Permite estimar compensações em determinadas épocas, aqueles saltos abruptos que marcam uma série e que, ignorados, deturpam a inclinação. E permite escolher o modelo de ruído entre lei de potência, ARFIMA, Gauss-Markov generalizado e white noise, ou qualquer combinação destes, ajustando a análise à natureza real das observações.

O cuidado com a qualidade dos dados estende-se ao resto do trabalho. O Hector inclui programas para remover valores discrepantes e para gerar gráficos de densidade espectral de potência, que ajudam a perceber a estrutura do ruído antes de modelar. Inclui ainda um programa com script para detetar compensações de forma automática, poupando o trabalho de as procurar uma a uma. E quando se seleciona o modelo de lei de potência, com combinações de ruído branco, cintilação e passeio aleatório, permite obter a primeira diferença dos dados.

Para o investigador, isto traduz-se em algo concreto. Menos tempo a remendar séries e a justificar atalhos, mais tempo a interpretar resultados em que se pode confiar. A integridade da estimativa deixa de depender da sorte de ter dados completos. Passa a depender da ferramenta certa.