ランダムウォークモデルをシミュレーションする

ランダムウォーク（RW）モデルも基本的な時系列モデルです。これは平均0のホワイトノイズ（WN）系列の累積和（積分）であり、RWの一次差分系列はWN系列になります。参考までに、RWモデルは ARIMA(0, 1, 0) モデルで、中間の1は積分次数が1であることを示しています。

arima.sim() 関数は、model = list(order = c(0, 1, 0)) 引数を指定することでRWのデータをシミュレーションできます。あわせて系列の長さ n も指定します。最後に、系列（増分）の標準偏差 sd を指定できます（既定値は1です）。

arima.sim() を使ってRWモデルを生成します。model 引数を list(order = c(0, 1, 0)) に設定してRWタイプのモデルを作成し、n を 100 に設定して100個の観測を生成します。結果を random_walk に保存します。
ts.plot() を使って random_walk データをプロットします。
diff() を使って random_walk データの一次差分を計算します。これを random_walk_diff として保存します。
もう一度 ts.plot() を呼び出して、random_walk_diff をプロットします。