Se presenta un método estadístico y basado en datos que cuantifica las influencias entre variables de un sistema dinámico. El método se basa en encontrar una representación adecuada de los puntos mediante afiliaciones difusas con respecto a puntos de referencia utilizando el algoritmo de Aproximación Probabilística Escalable. Esto es seguido por la construcción de un mapeo lineal entre estas afiliaciones para diferentes variables y hacia adelante en el tiempo. Este mapeo lineal, o matriz, puede ser interpretado directamente a la luz de dependencias unidireccionales, y se cuantifican propiedades relevantes de la misma. Estas cuantificaciones, dadas por la suma de valores singulares y la varianza promedio de las filas de la matriz, sirven entonces como medidas de las influencias entre las variables de la dinámica. La validez del método se demuestra con resultados teóricos y en varios ejemplos numéricos, abarcando tipos de dinámicas deterministas, estocásticas y retardadas. Además, el método se aplica a un ejemplo no clásico dado por el movimiento de jugadores de baloncesto en el mundo real, que exhibe un movimiento altamente aleatorio y carece de una intuición física, a diferencia de muchos ejemplos de, por ejemplo, ciencias de la vida.