我最近一直在寻找重新采样时间序列的方法，方法是

1. 大约保留长记忆过程的自相关。
2. 保留观察的域（例如，重新采样的整数时间序列仍然是整数时间序列）。
3. 如果需要，可能仅影响某些秤。

的时间序列提出了以下排列方案：$2^N$

• 通过成对的连续观察对时间序列进行分类（有这样的分类）。的概率独立翻转它们（即索引 from to ） 。$2^{N-1}$1:22:1$1/2$
• 通过连续次观察将获得的时间序列分箱（有这样的箱）。的概率反转它们中的每一个（即索引 from to ）independelty 。$4$$2^{N-2}$1:2:3:44:3:2:1$1/2$
• , , ...,的箱重复该过程，的概率反转箱。$8$$16$$2^{N-1}$$1/2$

这种设计纯粹是经验性的，我正在寻找已经发表在这种排列上的工作。我也对其他排列或重采样方案的建议持开放态度。