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

ćwiczenie

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.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj funkcji arima(), aby oszacować model WN dla y. Pamiętaj, aby po podaniu danych uwzględnić argument order = c(0, 0, 0).
  • Oblicz średnią i wariancję y, używając odpowiednio funkcji mean() i var(). Porównaj wyniki z rezultatem polecenia arima().