Simula el modelo de ruido blanco
El modelo de ruido blanco (WN) es un modelo básico de series temporales. Además, sirve como base para modelos más elaborados que veremos. Nos centraremos en la forma más simple de WN: datos independientes e idénticamente distribuidos.
La función arima.sim() se puede usar para simular datos de diversos modelos de series temporales. ARIMA es la abreviatura de la clase de modelos autoregressive integrated moving average que trataremos a lo largo del curso.
Un modelo ARIMA(p, d, q) tiene tres partes: el orden autorregresivo p, el orden de integración (o diferenciación) d y el orden de media móvil q. Detallaremos cada una de estas partes en breve, pero de momento conviene notar que el modelo ARIMA(0, 0, 0), es decir, con todos estos componentes a cero, es simplemente el modelo WN.
En este ejercicio, practicarás la simulación de un modelo básico de WN.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de series temporales en R
Instrucciones del ejercicio
- Usa
arima.sim()para simular el modelo WN conlist(order = c(0, 0, 0)). Establece el argumentonigual a100para generar 100 observaciones. Guarda estos datos comowhite_noise. - Representa tu objeto
white_noiseusandots.plot(). - Repite la llamada original a
arima.sim(), pero esta vez establece el argumentomeanen100y el argumentosden10. Guarda estos datos comowhite_noise_2. - Representa tu objeto
white_noise_2con otra llamada ats.plot().
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Simulate a WN model with list(order = c(0, 0, 0))
white_noise <- arima.sim(model = ___, n = ___)
# Plot your white_noise data
# Simulate from the WN model with: mean = 100, sd = 10
white_noise_2 <- arima.sim(model = ___, n = ___, mean = ___, sd = ___)
# Plot your white_noise_2 data