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.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 시계열 분석
연습 안내
arima.sim()을 사용해 RW 모델을 생성하세요.model인수를list(order = c(0, 1, 0))로 설정해 RW 유형의 모델을 만들고,n을100으로 설정해 100개의 관측치를 생성하세요. 결과를random_walk에 저장하세요.ts.plot()을 사용해random_walk데이터를 그려 보세요.diff()를 사용해random_walk데이터의 1차 차분을 계산하세요. 이를random_walk_diff로 저장하세요.- 다시
ts.plot()을 호출해random_walk_diff를 그려 보세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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