Ostatnio szukałem sposobów na ponowne próbkowanie szeregów czasowych
- Zachowaj w przybliżeniu autokorelację długich procesów pamięci.
- Zachowaj domenę obserwacji (na przykład seria liczb całkowitych po ponownym próbkowaniu jest nadal serią liczb całkowitych).
- W razie potrzeby może wpływać tylko na niektóre skale.
Wymyśliłem następujący schemat permutacji dla szeregów czasowych o długości :
- Podziel szeregi czasowe na pary kolejnych obserwacji (istnieją takich przedziałów). Odwróć każdy z nich ( tj. Indeks od
1:2
do2:1
) niezależnie z prawdopodobieństwem . - Bin otrzymane szeregi czasowe przez kolejne obserwacje (są to takich przedziałów). Odwróć każdy z nich ( tj. Indeks od
1:2:3:4
do4:3:2:1
) niezależnie z prawdopodobieństwem . - Powtórz procedurę z pojemnikami o rozmiarach , , ..., zawsze odwracając pojemniki z prawdopodobieństwem .
Ten projekt był czysto empiryczny i szukam pracy, która zostałaby już opublikowana na tego rodzaju permutacji. Jestem również otwarty na sugestie dotyczące innych permutacji lub schematów ponownego próbkowania.
4:3:2:1