Cómo predecir de manera efectiva resultados cuando los datos iniciales de series temporales son limitados sigue sin estar claro. Este estudio investigó la eficacia de la selección de modelos bayesianos para abordar la falta de datos iniciales para el análisis de series temporales, especialmente en escenarios de inicio en frío, un desafío común en la modelización predictiva. Utilizamos un enfoque integral que contrastó datos observacionales con varios modelos candidatos a través de una partición estratégica. Este método contrastó la dependencia tradicional de medidas de distancia como la norma. En su lugar, aplicó pruebas estadísticas para validar la eficacia del modelo. Es importante destacar que la introducción de una herramienta de visualización interactiva que incluye una barra deslizante para establecer niveles de significancia marcó un avance significativo sobre las pantallas de valores p convencionales. Nuestros resultados confirman que cuando los datos observacionales se alinean con un modelo candidato, son posibles predicciones efectivas, aunque con consideraciones necesarias de estacionariedad y posibles quiebres estructurales. Estos hallazgos subrayan el potencial de los métodos bayesianos en análisis predictivo, especialmente cuando los datos iniciales son escasos o incompletos. Esta investigación no solo mejora nuestra comprensión de la dinámica de selección de modelos, sino que también sienta las bases para investigaciones futuras sobre marcos predictivos más refinados.