रैंडम वॉक मॉडल का सिमुलेशन करें
रैंडम वॉक (RW) मॉडल भी एक बेसिक टाइम सीरीज़ मॉडल है। यह mean zero व्हाइट नॉइज़ (WN) सीरीज़ का संचयी योग (या इंटीग्रेशन) होता है, इसलिए RW की फर्स्ट डिफरेंस सीरीज़ एक WN सीरीज़ होती है। संदर्भ के लिए नोट करें कि RW मॉडल ARIMA(0, 1, 0) होता है, जिसमें बीच का 1 यह दर्शाता है कि मॉडल का ऑर्डर ऑफ इंटीग्रेशन 1 है.
arima.sim() फंक्शन का उपयोग RW से डेटा सिमुलेट करने के लिए किया जा सकता है, बशर्ते आप model = list(order = c(0, 1, 0)) आर्ग्यूमेंट शामिल करें। हमें सीरीज़ की लंबाई n भी देनी होगी। अंत में, आप सीरीज़ (इन्क्रिमेंट्स) के लिए sd भी सेट कर सकते हैं, जिसका डिफॉल्ट मान 1 है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Time Series Analysis
अभ्यास निर्देश
arima.sim()का उपयोग करके एक RW मॉडल जनरेट करें। RW-टाइप मॉडल जनरेट करने के लिएmodelआर्ग्यूमेंट कोlist(order = c(0, 1, 0))के बराबर सेट करें और 100 ऑब्ज़र्वेशंस के लिएnको100सेट करें। इसेrandom_walkमें सेव करें.- अपने
random_walkडेटा को प्लॉट करने के लिएts.plot()का उपयोग करें। - अपने
random_walkडेटा का फर्स्ट डिफरेंस निकालने के लिएdiff()का उपयोग करें। इसेrandom_walk_diffके रूप में सेव करें. random_walk_diffको प्लॉट करने के लिएts.plot()को एक बार फिर कॉल करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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