如果您可以从两个时间序列中进行模拟（我们称它们为$X_t$和$Y_t$， 在哪里$t=1,2,...,T$)，如果你从他们两个模拟$S$次，以便您获得时间序列元组$(\{X_t^s\}_{t=1}^T, \{Y_t^s\}_{t=1}^T)$为了$s = 1,2,...,S$，然后不是计算整个时间的中位数差异为

$$\begin{align}\Delta M = \text{median}(X_1^1-Y_1^1, X_2^1-Y_2^1,...,X_T^1-Y_T^1, X_1^2-Y_1^2,...,X_T^S-Y_T^S),\end{align}$$ 您可以改为模拟作为time函数的中值差异。我的意思是你可以定义 $$\begin{align}\Delta M(t) = \text{median}( X_t^1-Y_t^1, X_t^2-Y_t^2, ..., X_t^S-Y_t^S),\end{align}$$ 这样你现在就得到了作为时间函数的中位数。如果您可以假设中位数在一段时间内相同，则估计$\Delta M(t)$应该与估计一致$\Delta M$对于足够多的模拟$S$. 但是如果函数$\Delta M(t)$表现出很强的时间依赖性（即对于不同的值是非常不同的$t$)，您将能够通过简单的方法（例如绘图）看到这一点。