Szacowanie modelu białego szumu
Dla danego szeregu czasowego y możemy dopasować model białego szumu (WN) za pomocą funkcji arima(..., order = c(0, 0, 0)). Przypomnij sobie, że model WN to model ARIMA(0,0,0). Wywołanie funkcji arima() zwraca informacje o oszacowanym modelu. Dla modelu WN są to: szacowana średnia, oznaczona jako intercept, oraz szacowana wariancja, oznaczona jako sigma^2.
W tym ćwiczeniu przyjrzysz się właściwościom modelu WN. Jaka jest szacowana średnia? Porównaj ją z średnią próbkową, korzystając z funkcji mean(). Jaka jest szacowana wariancja? Porównaj ją z wariancją próbkową, używając funkcji var().
Szeregiem czasowym y jest już wczytany i widoczny na sąsiednim wykresie.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza szeregów czasowych w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj funkcji
arima(), aby oszacować model WN dlay. Pamiętaj, aby po podaniu danych uwzględnić argumentorder = c(0, 0, 0). - Oblicz średnią i wariancję
y, używając odpowiednio funkcjimean()ivar(). Porównaj wyniki z rezultatem poleceniaarima().
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Fit the WN model to y using the arima command
# Calculate the sample mean and sample variance of y