Hola a todos,
Coincido con el comentario de seleccionar bloques consecutivos de
días por la dependencia temporal. El método bootstrap que se suele
emplear en series de tiempo es el "block bootstrap" (no es que a mí me
guste mucho, pero las alternativas son más complicadas, exigen modelar
la dependencia). Se recomienda además que la longitud sea aleatoria
("block bootstrap estacionario"). Mira la función tsboot del paquete boot...
Un saludo, Rubén.
El 27/01/2016 a las 13:16, Javier Villacampa González escribió:
Hola buenas
En principio a mí no me parece una mala aproximación. Tal vez se podría
intentar adaptar el problema a un modelo de supervivencia, pero tendría que
pensarlo. ( https://vimeo.com/142732615 )
De todas maneras, creo que coges días al azar para calcular to "proxy".
Aunque yo personalmente cogería días consecutivos porque probablemente el
consumo en muchos productos no sea independiente temporalmente.
Por otro lado, de cara a la implementación no sé si sería mejor coger 6 o
siete días o comparar ambas distribuciones. Más que nada porque si se te
acaba el stock en la +1 después de que puedas hacer tu pedido entonces el
tiempo real serían 7 días.
Espero que te parezca bien el feedback. Estaría encantado de discutir esto
con los compañeros.
Un abrazo
Javier
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