# data[].attributes.body
Tambien nos ayuda a conocer el comportamiento de nuestros datos, por medio de una aproximación trigonométrica, pero hay que mencionar que a una mayor cantidad de datos observados mejor es la estimación realizada. En otras palabras, si el número de datos tiende a infinito, entonces nuestro error tiende a cero, lo cual podría ser un inconveniente a pesar de que el polinomio obtenido pasa por los datos observados.

# data[].attributes.body
Por una parte, la sf es un método más completo y más real que otras aproximaciones obtenidas por métodos como mínimos cuadrados ordinarios (mco), promedios, entre otros; pues como comentamos a lo largo del trabajo, ésta incorpora el comportamiento de las observaciones, permitiéndonos observar tendencias y ciclos de los datos.

# data[].attributes.body
Definición: Un polinomio trigonométrico de grado, a lo más, n es cualquier función de la forma

# data[].attributes.body
La Serie de Fourier es una herramienta matemática que nos permite obtener información de una función determinada mediante una transformación (donde entenderemos por “transformación” al proceso que reduce la complejidad de una ecuación). Por lo tanto, cuando se hace referencia a la Serie de Fourier (sf), realmente hablamos de la transformación que nos permite extraer información sobre la frecuencia de un ciclo, puede ser cualquier función, cuando conocemos sólo una parte de su comportamiento.