El módulo de variables

En el diseño de MMS la gestión de los datos se desarrolla en un módulo independiente de los módulos dedicados explícitamente a la modelación. A continuación presentamos una introducción a este módulo, conocido como módulo de variables, intentando despejar cierta ambigüedad que puede aparecer en el uso del concepto variable.

La variable

La unidad más elemental del módulo dedicado a la gestión de los datos es la variable, entendiéndose ésta en MMS como la realización de una magnitud.

El concepto de variable en MMS está fuertemente ligado a unos datos, de modo que toda variable dispone de ellos. Estos datos pueden ser de distintos tipos aunque lo más común es que sean los vectores (matrices columna) o series temporales que serán utilizados como outputs e inputs en los modelos. Estos datos pueden incluso no ser deterministas y venir dados por una distribución de probabilidad. Para más detalles de esta extensión de los datos que puede utilizarse para la definición de variables véase la documentación del paquete de variables aleatorias RandVar.

Escenarios

Una variable se distingue de otra por su nombre y el escenario al que pertenecen. Este concepto de escenario surge de la necesidad de poder manejar distintos conjuntos de valores para una variable de la que no se conocen sus datos.

Mediante el uso de la propiedad escenario es posible crear distintas variables con el mismo nombre pero distintos escenarios y distintos datos.

La meta-variable

En informática el concepto de meta-objeto hace referencia a un objeto que gestiona, crea, describe o implementa otros objetos (véase ​"metaobject" en Wikipedia). En MMS un meta-objeto es la abstracción de un objeto obtenida mediante la supresión de uno o varios atributos, siendo éste un meta-objeto en el sentido de que es capaz de crear otros objetos cuando se le indican los atributos ausentes.

La variable es quizá la primera candidata en este proceso de abstracción de los conceptos implementados de MMS.

La base-variable

Concretamente MMS dispone actualmente de la implementación de un caso particular de meta-variables denominado base-variable. Ésta abstrae el atributo escenario de la variable, permitiendo gestionar así toda una familia de variables con una única definición.

El dataset

A menudo los datos que disponemos para la modelación no se encuentran en la forma en la que los necesitamos, siendo habitual la necesidad de realizar operaciones con ellos.

Las variables de MMS disponen de la posibilidad de depender unas de otras, de modo que los datos de una provengan de una cierta operación sobre los datos de otra u otras variables.

Esta dependencia entre variables motiva la aparición de un nuevo concepto denominado dataset (conjunto de datos en inglés) y que representa a un conjunto de variables que pueden presentar dependencia entre ellas pero que son independientes de las variables de otro dataset.

El dataset permite así agrupar conjuntos de variables que por sus características, su procedencia o su significado pueden formar parte de una misma entidad. Esto es de gran utilidad en la gestión de las variables y en el almacenamiento de conjuntos de variables.

Debido a su independencia de otros objetos el dataset se convierte en el objeto principal del módulo de variables siendo básicamente un contenedor de variables y meta-variables.

Gráfico: Diagrama del dataset como objeto principal del módulo de variables. El diagrama podemos leerlo como: un dataset es un objeto que contiene variables y base-variables. En el diagrama se indican también las diferentes naturalezas que pueden presentar los datos de las variables.

Otras variables

En MMS aparecen otros objetos con el nombre de "variable" que no deben confundirse con las variables del módulo de variables. Estas otras variables son objetos que sirven de enlace entre las variables, pertenecientes a un dataset y poseedoras de datos, con los objetos que harán uso de ellas.

Estas nuevas variables específicas de otros módulos admiten además otras características particulares de las variables en estos contextos.

Variables del modelo

El primer caso lo encontramos en el módulo de modelos, donde los outputs e inputs (entradas y salidas del modelo) se denominan variables del modelo o m-variables.

Las m-variables además de hacer de enlace con las variables del dataset y permitir el acceso a sus datos, admiten otros atributos propios de los variables en los modelos como una transformación para linealizar el modelo o eliminar la heterocedasticidad del output o un conjunto de parámetros de omitido que representan los valores desconocidos de la variable que serán tratados como parámetros del modelo.

Variables de la combinación

Las combinaciones de variables aleatorias se implementan en MMS como un módulo independiente, paralelo al módulo de modelos. Las variables que entran en combinación son conocidas como variables de la combinación o c-variables.

Variables aleatorias

MMS hace uso de una familia de clases para representar variables aleatorias desarrolladas en un paquete TOL independiente denominado RandVar. Estas clases permiten crear diversos objetos contenedores de datos, paralelos a las gramáticas de TOL (Real, Serie o Matrix) que a diferencia de éstas permiten el tratamiento de variables aleatorias.

Para más detalles sobre las características de estas variables aleatorias, su implementación y uso véase la documentación del paquete RandVar.