這種重新採樣時間序列的方法在文獻中是否已知？它有名字嗎？

我最近一直在尋找重新採樣時間序列的方法，方法是

1. 大約保留長記憶過程的自相關。
2. 保留觀察的域（例如，重新採樣的整數時間序列仍然是整數時間序列）。
3. 如果需要，可能僅影響某些秤。

我想出了以下時間序列長度的排列方案:

• 通過成對的連續觀察對時間序列進行分箱（有這樣的垃圾箱）。以概率獨立翻轉它們中的每一個（即索引 from 1:2to ）2:1.
• 將得到的時間序列按連續分箱觀察（有這樣的垃圾箱）。以概率反轉它們中的每一個（即索引 from 1:2:3:4to 4:3:2:1）獨立性.
• 用大小的箱子重複這個過程,, …,總是有概率地顛倒箱子.

這種設計純粹是經驗性的，我正在尋找已經發表在這種排列上的工作。我也對其他排列或重採樣方案的建議持開放態度。

如果你包括最後一個大小的 bin，隨機排列是從有序組的迭代花環乘積中統一選擇的, 表示. （如果你遺漏了最後可能的反轉，那麼你會從一個索引中得到一個統一的樣本子組，兩個迭代花環產品的乘積因素。）這也是 Sylow- 對稱群的子群元素（順序的最大子群– 所有這些子群都是共軛的）。它也是完美二叉樹的對稱群保持水平（將根計算為級別).

在數學方面對這樣的組進行了很多工作，但其中大部分可能與您無關。我從最近關於迭代花環產品的最大子組的MO 問題中獲取了上面的圖像。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/36086