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  3. R로 배우는 시계열 분석
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演習

랜덤 워크 모델 시뮬레이션

랜덤 워크(RW) 모델도 기본적인 시계열 모델이에요. 평균이 0인 백색잡음(WN) 시계열을 누적합(적분)한 형태이며, RW의 1차 차분은 WN 시계열이 됩니다. 참고로 RW 모델은 ARIMA(0, 1, 0) 모델로, 가운데 항의 1은 적분 차수(order of integration)가 1임을 의미해요.

arima.sim() 함수에 model = list(order = c(0, 1, 0)) 인수를 포함하면 RW 데이터를 시뮬레이션할 수 있어요. 또한 시계열 길이 n을 지정해야 해요. 마지막으로, 증가분의 표준편차 sd를 지정할 수 있으며 기본값은 1입니다.

指示

100 XP
  • arima.sim()을 사용해 RW 모델을 생성하세요. model 인수를 list(order = c(0, 1, 0))로 설정해 RW 유형의 모델을 만들고, n을 100으로 설정해 100개의 관측치를 생성하세요. 결과를 random_walk에 저장하세요.
  • ts.plot()을 사용해 random_walk 데이터를 그려 보세요.
  • diff()를 사용해 random_walk 데이터의 1차 차분을 계산하세요. 이를 random_walk_diff로 저장하세요.
  • 다시 ts.plot()을 호출해 random_walk_diff를 그려 보세요.