Estimer le modèle de bruit blanc

Pour une série temporelle y donnée, on peut ajuster le modèle de bruit blanc (WN) avec la fonction arima(..., order = c(0, 0, 0)). Rappelez-vous que le modèle WN est un modèle ARIMA(0,0,0). L’application de la fonction arima() renvoie des informations (ou un résultat) sur le modèle estimé. Pour le modèle WN, cela inclut la moyenne estimée, indiquée par intercept, et la variance estimée, indiquée par sigma^2.

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

La série temporelle y a déjà été chargée et figure sur l’illustration adjacente.