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.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Analiza szeregów czasowych w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

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.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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

Edytuj i uruchom kod