Simula il modello random walk
Il modello random walk (RW) è anch’esso un modello di serie storica di base. È la somma cumulata (o integrazione) di una serie di white noise (WN) a media zero, tale per cui la prima differenza di un RW è una serie WN. Ricorda come riferimento che il modello RW è un ARIMA(0, 1, 0), in cui l’elemento centrale pari a 1 indica che l’ordine di integrazione del modello è 1.
La funzione arima.sim() può essere usata per simulare dati da un RW includendo l’argomento model = list(order = c(0, 1, 0)). Dobbiamo anche specificare la lunghezza della serie n. Infine, puoi specificare una sd per la serie (gli incrementi), dove il valore predefinito è 1.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi delle serie temporali in R
Istruzioni dell'esercizio
- Usa
arima.sim()per generare un modello RW. Imposta l’argomentomodeluguale alist(order = c(0, 1, 0))per generare un modello di tipo RW e impostanuguale a100per produrre 100 osservazioni. Salva il risultato inrandom_walk. - Usa
ts.plot()per tracciare i datirandom_walk. - Usa
diff()per calcolare la prima differenza dei datirandom_walk. Salva il risultato comerandom_walk_diff. - Fai un’altra chiamata a
ts.plot()per tracciarerandom_walk_diff.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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