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

ćwiczenie

Symulacja modelu błądzenia losowego

Model błądzenia losowego (RW) to kolejny podstawowy model szeregów czasowych. Jest on skumulowaną sumą (czyli całką) szeregu białego szumu (WN) o średniej zero – tzn. szereg pierwszych różnic modelu RW jest szeregiem WN. Warto wiedzieć, że model RW to model ARIMA(0, 1, 0), gdzie środkowa wartość 1 oznacza rząd integracji równy 1.

Do symulacji danych z modelu RW możesz użyć funkcji arima.sim(), podając argument model = list(order = c(0, 1, 0)). Musisz też określić długość szeregu n. Opcjonalnie możesz podać parametr sd dla przyrostów szeregu – domyślna wartość to 1.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj arima.sim(), aby wygenerować model RW. Ustaw argument model na list(order = c(0, 1, 0)), aby uzyskać model typu RW, oraz n na 100, by wyprodukować 100 obserwacji. Zapisz wynik do zmiennej random_walk.
  • Użyj ts.plot(), aby narysować wykres danych random_walk.
  • Użyj diff(), aby obliczyć pierwsze różnice danych random_walk. Zapisz wynik jako random_walk_diff.
  • Użyj ponownie ts.plot(), aby narysować wykres random_walk_diff.