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演習

ARMA (p, q) モデル

自己回帰移動平均モデル（ARMA(p, q)）は、自己回帰（AR(p)）と移動平均（MA(q)）を組み合わせたものです。シミュレーションするベクトルの現在の値は、そのベクトルの過去の値と、ノイズベクトルの過去の値の両方に依存します。

arma() の関数定義を完成させてください。

指示

100 XP
  • 整数変数 start を、p と q の最大値に 1 を足した値として定義します。max() は std 名前空間にあることを思い出してください。
  • 外側の for ループ内で、double 型の変数 value を、mu に i 番目のノイズ値を足したものとして定義します。
  • 最初の内側の for ループ内で、value に、theta の j 番目の要素 かける eps の「i ひく j ひく 1」番目の要素を加算します。
  • 2 番目の内側の for ループ内で、value に、phi の j 番目の要素 かける x の「i ひく j ひく 1」番目の要素を加算します。