ホワイトノイズモデルを推定する

与えられた時系列 y に対して、arima(..., order = c(0, 0, 0)) を使うとホワイトノイズ（WN）モデルを当てはめられます。WN モデルは ARIMA(0,0,0) モデルであることを思い出してください。arima() 関数を適用すると、推定されたモデルに関する情報（出力）が得られます。WN モデルでは、推定された平均は intercept、推定された分散は sigma^2 として表示されます。

この演習では、WN モデルの特徴を確認します。推定された平均はいくつですか？mean() 関数を使って標本平均と比べてみましょう。推定された分散はいくつですか？var() 関数を使って標本分散と比較しましょう。

時系列 y はすでに読み込まれており、隣の図に表示されています。