Resumen
A pesar de la variedad de trabajos que estudian la sintomatología del ciclo menstrual, sigue siendo muy poco lo que se conoce sobre la naturaleza del comportamiento de dicha sintomatología. En este contexto, nuestro trabajo intenta proporcionar un mayor conocimiento del tema teniendo en cuenta secuencias sintomatológicas de distintas mujeres, elaboradas a partir de un calendario de registro diario de síntomas relacionados con la menstruación. Las características especiales de los datos nos conducen a plantear la metodología del análisis de series temporales (modelos ARIMA) como herramienta adecuada para nuestros objetivos. Los resultados indican que en el 43,36% de los casos la sintomatología puede ajustarse mediante modelos autorregresivos simples, en el 26,3% de los casos puede ajustarse mediante modelos autorregresivos simples y cíclicos, y que el resto pueden ajustarse con un modelo mixto autorregresivo y de media móvil. Estos resultados permiten concluir, entre otras cosas, que los modelos ARIMA resultan ser herramientas muy útiles para la descripción y /o predicción de algunos aspectos del comportamiento humano, y por otro lado que la sintomatología menstrual es autorregresiva (simple y/o cíclica).
