Как я и подозревал, Вы не четко представляете себе алгоритм моделирования. Я догадываюсь, что только по слайдам презентации его уяснить сложно, но можно было и меня спросить, прежде чем писать.

1. После пункта 2 необходимо телескопические наблюдения привести к китайскому канону. Просто сравните визуально телескопический канон с наблюденями - интенсивности максимумов совершенно разные. Для этого был использован специальный алгоритм, см. слайд №13 и №14. Поиск коэффициента трансоформации k делается с помощью поиска оптимального числа суммируемых индексов N, слайд 14. N отбирается минимумом производной k(N)(или углом наклона касательной) и одновременно методом наименьших квадратов. После определения коэффициента трансформации будет получен тестовый канон, по которому производится все остальное моделирование.

2. /// Из контрольной выборки случайным образом выбирается 30% наблюдений. ///
Вы неправильно ставите задачу. Почему именно 30%, а не 41, 64 или 13? Результаты моделирования могут сильно отличатся в зависимости от выбранного Вами числа.

На самом деле, дальше необходимо привести к одной величине плотности наблюдений. В тестовом каноне она выше чем в китайском. См. слайды 16 и 17. Для этого с помощью моделирования определяется коэффициент вероятности потери, который обеспечивает одинаковую среднюю плотность наблюдений, слайд 17.

3. Ваши дальнейшие рассуждения так же методически ошибочны. Дело в том, что Вы в статистическом эксперименте описываете таким способом только один розыгрыш (или реализацию случайной величины). Другая реализация может приводить к другим результатам и коэффициентам. Поэтому, здесь применяют метод Монте-Карло. Я рассматривал порядка ста тысяч возможных реализаций, в которые одновременно зависят от реализации потерянных наблюдений и от реализации сдвинутых наблюдений. Для каждой реализации вычисляется автокорреляционный профиль, который сравнивается по МНК и коэффициенту корреляции с профилем, определенному по китайским наблюдениям. В результате, если в качестве независимой переменной выбрать ширину сдвига t (которая определяет величину сдвига), можно построить зависимость невязки между профилями от t, по которой формально определить минимум. Именно это и было сделано.

/// Когда это сделаете, опубликуйте в этой ветке или откройте
новую. Обсудим. ///
Может быть опубликую, а может и нет. Большого смысла в этом нет. Такое мало кто читает, а еще меньше понимает. тогда зачем тратить время впустую?

/// А пока обсуждать кроме Ваших ГОЛЫХ деклараций нечего. То есть, пока Вы ничего не можете представить в качестве РЕЗУЛЬТАТОВ выполненного Вами моделирования. ///
Лукавите. Если это действительно так, и Вы полагаете, что у меня результатов нет, то зачем столь активно обсуждать этот результат? И зачем Вы включили обсуждение и ссылки в свою статью? Чтобы слегка поговорить о том, чего по Вашему мнению нет?