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연습 문제

랜덤 워크 모델 추정하기

주어진 시계열 y에 대해, 드리프트가 있는 랜덤 워크 모델을 적합하려면 먼저 데이터를 1차 차분한 뒤, 차분된 데이터에 대해 arima() 명령을 사용하고 order = c(0, 0, 0)) 인수를 지정하여 백색잡음(white noise, WN) 모델을 적합하면 됩니다.

arima() 명령은 적합된 모델에 대한 정보(출력)를 제공합니다. Coefficients: 항목 아래에는 intercept라는 이름의 추정된 드리프트 변수가 표시됩니다. 그 바로 아래에는 대략적인 표준오차(s.e.)가 제공됩니다. 또한 모델의 WN 구성 요소 분산은 sigma^2 레이블로 추정되어 표시됩니다.

지침

100 XP
  • 시계열 random_walk는 이미 로드되어 있으며 옆의 그림에 표시되어 있어요. diff()를 사용해 데이터를 1차 차분하고, 결과를 rw_diff에 저장하세요.
  • ts.plot()을 사용해 차분된 데이터를 그리세요.
  • arima()를 사용해 차분된 데이터에 대해 WN 모델을 적합하세요. 이를 위해 x 인수는 rw_diff로, order 인수는 c(0, 0, 0)으로 설정하세요. 모델은 model_wn에 저장하세요.
  • model_wn의 intercept 값을 int_wn에 저장하세요. 이 값은 model_wn$coef로 얻을 수 있어요.
  • ts.plot()을 사용해 원래의 random_walk 그래프를 다시 그리세요.
  • abline() 함수를 사용해 옆의 그래프에 추정된 시간 추세를 추가하세요. 두 번째 인수로 int_wn을 사용하면 됩니다.