ARMA मॉडल्स का सिमुलेशन
जैसा आपने वीडियो में देखा, कोई भी stationary टाइम सीरीज़ white noise के रैखिक संयोजन के रूप में लिखी जा सकती है। इसके अलावा, हर ARMA मॉडल इसी रूप में होता है, इसलिए stationary टाइम सीरीज़ को मॉडल करने के लिए यह एक अच्छा विकल्प है.
R में arima.sim() नाम का एक सरल फंक्शन है जो ARMA मॉडल से डेटा जेनरेट करता है। उदाहरण के लिए, पैरामीटर .9 वाले MA(1) से 100 ऑब्ज़र्वेशन्स जेनरेट करने की सिंटैक्स है: arima.sim(model = list(order = c(0, 0, 1), ma = .9 ), n = 100)। आप white noise जेनरेट करने के लिए order = c(0, 0, 0) भी इस्तेमाल कर सकते हैं.
इस अभ्यास में, आप विभिन्न ARMA मॉडलों से डेटा जेनरेट करेंगे। हर कमांड के लिए, 200 ऑब्ज़र्वेशन्स जेनरेट करें और परिणाम को प्लॉट करें।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में ARIMA मॉडल्स
अभ्यास निर्देश
arima.sim()औरplot()का उपयोग करके white noise जेनरेट करें और प्लॉट करें.arima.sim()औरplot()का उपयोग करके पैरामीटर .9 वाला MA(1) जेनरेट करें और प्लॉट करें.arima.sim()औरplot()का उपयोग करके पैरामीटर्स 1.5 और -.75 वाला AR(2) जेनरेट करें और प्लॉट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Generate and plot white noise
WN <-
# Generate and plot an MA(1) with parameter .9
MA <-
# Generate and plot an AR(2) with parameters 1.5 and -.75
AR <-