ड्रिफ्ट सहित रैंडम वॉक मॉडल का सिमुलेशन
एक रैंडम वॉक (RW) ज़रूरी नहीं कि शून्य के आसपास ही भटके। इसका रुझान ऊपर या नीचे भी हो सकता है, यानी ड्रिफ्ट या टाइम ट्रेंड। यह RW मॉडल में इंटरसेप्ट जोड़कर किया जाता है, जो RW टाइम ट्रेंड की ढाल के अनुरूप होता है.
वैकल्पिक रूप से, आप एक स्थिर औसत वाले वाइट नॉइज़ (WN) सीरीज़ का संचयी योग ले सकते हैं, ताकि उसका औसत RW टाइम ट्रेंड की ढाल के बराबर हो.
ड्रिफ्ट के साथ RW मॉडल से डेटा सिमुलेट करने के लिए, फिर से arima.sim() फंक्शन का उपयोग करें और आर्ग्यूमेंट model = list(order = c(0, 1, 0)) दें। इस बार, ड्रिफ्ट वैरिएबल या इंटरसेप्ट निर्दिष्ट करने के लिए अतिरिक्त आर्ग्यूमेंट mean = ... भी जोड़ें।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Time Series Analysis
अभ्यास निर्देश
arima.sim()का उपयोग करके एक और RW मॉडल जनरेट करें। RW-टाइप मॉडल बनाने के लिएmodelआर्ग्यूमेंट कोlist(order = c(0, 1, 0))सेट करें और 100 ऑब्ज़र्वेशन्स पाने के लिएnको100रखें। ड्रिफ्ट जोड़ने के लिएmeanआर्ग्यूमेंट को1सेट करें। इसेrw_driftमें सेव करें.- अपने
rw_driftडेटा को प्लॉट करने के लिएts.plot()का उपयोग करें. - अपने
rw_driftडेटा का पहला डिफरेंस निकालने के लिएdiff()का उपयोग करें। इसेrw_drift_diffके रूप में सेव करें. rw_drift_diffको प्लॉट करने के लिएts.plot()को फिर से चलाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Generate a RW model with a drift uing arima.sim
rw_drift <- arima.sim(model = ___, n = ___, mean = ___)
# Plot rw_drift
# Calculate the first difference series
rw_drift_diff <-
# Plot rw_drift_diff