把我的问题放在上下文中，我是一名物理学家，但对统计学的了解有限，而且我对它的了解是 30 多年前的事。

我正在尝试学习块引导，因为该技术可能适合解决我正在处理的问题。我可以找到很多关于块引导数学的论文/书籍/信息，但我想首先找到块引导过程的一般描述，然后再“冒险”解决移动块引导、圆形块引导、固定块引导等问题，块长度，样本大小等。

我用 10000 个观察值（行）对相关数据、5 个变量（列）进行过采样，我想将其减少到大约 100 行数据。数据是一个时间序列，但不是连续的，并且其中也可能有来自不同位置的数据，这意味着您可以同时拥有不同的数据（如果后者是块引导的问题，我可以删除“重复”数据及时）。块引导将允许复制数据的相关性。

最终目标是将数据集减少到约 100 行数据，以便所有 5 个变量的完整数据集和缩减数据集的 pdf 和 cdf 都相同（在仍有待定义的最小误差范围内）。

问题：1）块引导能够做到这一点吗？2）这是完成的一步一步的过程是什么？我不希望有人在这里详细写出完整的过程，但也许有人已经放了一个 youtube 视频或一个“傻瓜引导”，我可以从那里开始。

我在这里查看了关于块引导的类似问题，并且有一个关于“在时间序列分析中了解块引导的资源”，但答案中的参考假设我仍然必须掌握统计知识。