1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Analiza szeregów czasowych w R
Connected

ćwiczenie

Symulacja prostego modelu średniej ruchomej

Prosty model średniej ruchomej (MA) to oszczędny model szeregów czasowych, który pozwala uwzględniać autokorelację krótkookresową. Ma postać zbliżoną do regresji, jednak każda obserwacja jest tu regresowana na poprzedniej innowacji, która nie jest bezpośrednio obserwowana. Podobnie jak model autoregresyjny (AR), model MA zawiera model białego szumu (WN) jako przypadek szczególny.

Model MA można symulować za pomocą funkcji arima.sim(), ustawiając argument model na list(ma = theta), gdzie theta to parametr nachylenia z przedziału (-1, 1). Podobnie jak wcześniej, trzeba też określić długość szeregu za pomocą argumentu n.

W tym ćwiczeniu zasymuluj i zwizualizuj trzy modele MA z parametrami nachylenia: 0,5, 0,9 i -0,5.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj arima.sim(), aby zasymulować model MA z parametrem nachylenia równym 0,5 i długością szeregu 100. Zapisz wynik do zmiennej x.
  • Wywołaj ponownie arima.sim(), aby zasymulować model MA z parametrem nachylenia równym 0,9. Zapisz wynik do zmiennej y.
  • Wywołaj arima.sim() po raz trzeci, aby zasymulować model MA z parametrem nachylenia równym -0,5. Zapisz wynik do zmiennej z.
  • Użyj plot.ts(), aby wyświetlić wszystkie trzy modele.