화이트 노이즈(White Noise, WN) 모델은 기본적인 시계열 모델이며, 이후 다룰 더 정교한 모델들의 기초가 됩니다. 여기서는 가장 단순한 형태인 독립이고 동일 분포(i.i.d.)를 따르는 데이터에 집중하겠습니다.

arima.sim() 함수는 다양한 시계열 모델에서 데이터를 시뮬레이션할 수 있어요. ARIMA는 이 강의 전반에서 다룰 자기회귀적 적분 이동평균 모델 계열을 뜻하는 약자입니다.

ARIMA(p, d, q) 모델은 세 부분으로 구성돼요. 자기회귀 차수 p, 적분(또는 차분) 차수 d, 이동평균 차수 q입니다. 각 요소는 곧 자세히 설명하겠지만, 지금은 모든 요소가 0인 ARIMA(0, 0, 0) 모델이 바로 WN 모델과 동일하다는 점만 기억하세요.

이 연습 문제에서는 기본적인 WN 모델을 시뮬레이션하는 방법을 연습합니다.

화이트 노이즈(WN) 모형

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