Simula el modelo de paseo aleatorio
El modelo de paseo aleatorio (RW) también es un modelo básico de series temporales. Es la suma acumulada (o integración) de una serie de ruido blanco (WN) de media cero, de modo que la primera diferencia de un RW es una serie WN. Ten en cuenta como referencia que el RW es un modelo ARIMA(0, 1, 0), en el que la entrada central, 1, indica que el orden de integración del modelo es 1.
La función arima.sim() puede usarse para simular datos de un RW incluyendo el argumento model = list(order = c(0, 1, 0)). También necesitamos especificar la longitud de la serie n. Por último, puedes indicar una sd para la serie (incrementos), cuyo valor predeterminado es 1.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de series temporales en R
Instrucciones del ejercicio
- Usa
arima.sim()para generar un modelo RW. Establece el argumentomodeligual alist(order = c(0, 1, 0))para generar un modelo tipo RW y ponnigual a100para producir 100 observaciones. Guarda esto enrandom_walk. - Usa
ts.plot()para representar tus datosrandom_walk. - Usa
diff()para calcular la primera diferencia de tus datosrandom_walk. Guarda esto comorandom_walk_diff. - Usa otra llamada a
ts.plot()para representarrandom_walk_diff.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Generate a RW model using arima.sim
random_walk <- arima.sim(model = ___, n = ___)
# Plot random_walk
# Calculate the first difference series
random_walk_diff <-
# Plot random_walk_diff