Estimer le modèle de bruit blanc

Pour une série chronologique y, on peut ajuster le modèle de bruit blanc (WN) à l'aide de la fonction arima(..., order = c(0, 0, 0)). Rappelez-vous que le modèle WN correspond à un modèle ARIMA(0,0,0). L'application de la fonction arima() renvoie des renseignements ou un résultat sur le modèle estimé. Pour le modèle WN, cela comprend la moyenne estimée, identifiée comme intercept, et la variance estimée, identifiée comme sigma^2.

Dans cet exercice, vous allez explorer les propriétés du modèle WN. Quelle est la moyenne estimée? Comparez-la à la moyenne observée à l'aide de la fonction mean(). Quelle est la variance estimée? Comparez-la à la variance observée à l'aide de la fonction var().

La série chronologique y a déjà été chargée et est présentée dans la figure adjacente.