This can be particularly useful when the recorded time-series exhibit different scale and frequency oscillations and for which prediction is aimed for a lead time no higher than T≤ ρ with ;ρ << Ns where «T» represents the forecast horizon, ρ the process auto-correlation radius and Ns is the total length of the time series of the variable being predicted.
Esto puede resultar particularmente útil cuando en la serie temporal se registran oscilaciones de diferente escala y frecuencia y para las cuales la predicción está orientada a una prelación de pronóstico no mayor a T ≤ ρ con ρ<<Ns donde T representa el horizonte de pronóstico prelación del pronóstico, ρ el radio de correlación del proceso estudiado y Ns es la longitud total de la serie de tiempo de la variable a pronosticar. Dado un intervalo de tiempo [t-N-1,t]∈ℜ, en el cual están registrados Nvalores de la variable Yt. El pronóstico Yt+Tpuede ser expresado de la siguiente forma: