Recentemente stavo cercando modi per ricampionare le serie storiche, in questo modo
- Preservare approssimativamente l'auto-correlazione di lunghi processi di memoria.
- Preservare il dominio delle osservazioni (ad esempio una serie temporale ricomposta di numeri interi è ancora una serie temporale di numeri interi).
- Può influire solo su alcune scale, se necessario.
Ho escogitato il seguente schema di permutazione per una serie temporale di lunghezza :
- Raccogli le serie storiche per coppie di osservazioni consecutive (ci sono questi bin). Capovolgere ciascuno di essi ( cioè indice da a ) indipendentemente con probabilità 1 / 2 .
1:2
2:1
- Raccogli le serie temporali ottenute con osservazioni consecutive (ci sono 2 N - 2 di questi bin). Invertire ciascuno di essi ( cioè indice da a ) independelty con probabilità 1 / 2
1:2:3:4
4:3:2:1
. - Ripetere la procedura con cassonetti di dimensioni , 16 , ..., 2 N - 1 invertendo sempre i bidoni con probabilità 1 / 2 .
Questo disegno era puramente empirico e sto cercando un lavoro che sarebbe già stato pubblicato su questo tipo di permutazione. Sono anche aperto a suggerimenti per altre permutazioni o schemi di ricampionamento.
4:3:2:1