Simular o modelo de passeio aleatório com deriva

Um passeio aleatório (RW) não precisa oscilar em torno de zero; ele pode ter uma trajetória ascendente ou descendente, isto é, uma deriva ou tendência no tempo. Isso é feito incluindo um intercepto no modelo RW, que corresponde à inclinação da tendência temporal do RW.

Em uma formulação alternativa, você pode tomar a soma cumulativa de uma série de ruído branco (WN) com média constante, de modo que essa média corresponda à inclinação da tendência temporal do RW.

Para simular dados do modelo RW com deriva, você novamente usa a função arima.sim() com o argumento model = list(order = c(0, 1, 0)). Desta vez, você deve adicionar o argumento adicional mean = ... para especificar a variável de deriva, ou o intercepto.

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Análise de Séries Temporais em R

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Instruções do exercício

Use arima.sim() para gerar outro modelo RW. Defina o argumento model como list(order = c(0, 1, 0)) para gerar um modelo do tipo RW e n como 100 para produzir 100 observações. Defina o argumento mean como 1 para incluir uma deriva. Salve isso em rw_drift.
Use ts.plot() para plotar seus dados rw_drift.
Use diff() para calcular a primeira diferença dos seus dados rw_drift. Salve isso como rw_drift_diff.
Use outra chamada a ts.plot() para plotar rw_drift_diff.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Generate a RW model with a drift uing arima.sim
rw_drift <- arima.sim(model = ___, n = ___, mean = ___)

# Plot rw_drift


# Calculate the first difference series
rw_drift_diff <- 

# Plot rw_drift_diff

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