Simule o modelo de ruído branco

O modelo de ruído branco (WN) é um modelo básico de séries temporais. Ele também serve de base para modelos mais elaborados que vamos estudar. Vamos focar na forma mais simples de WN, dados independentes e identicamente distribuídos.

A função arima.sim() pode ser usada para simular dados de vários modelos de séries temporais. ARIMA é a sigla para a classe de modelos autoregressive integrated moving average, que veremos ao longo do curso.

Um modelo ARIMA(p, d, q) tem três partes: a ordem autorregressiva p, a ordem de integração (ou diferenciação) d e a ordem de média móvel q. Em breve vamos detalhar cada uma dessas partes, mas por enquanto observe que o modelo ARIMA(0, 0, 0), isto é, com todos esses componentes iguais a zero, é simplesmente o modelo WN.

Neste exercício, você vai praticar a simulação de um modelo WN básico.

Este exercício faz parte do curso

Análise de Séries Temporais em R

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Instruções do exercício

Use arima.sim() para simular a partir do modelo WN com list(order = c(0, 0, 0)). Defina o argumento n como 100 para gerar 100 observações. Salve esses dados como white_noise.
Faça o gráfico do objeto white_noise usando ts.plot().
Repita a chamada original a arima.sim(), mas agora defina o argumento mean como 100 e o argumento sd como 10. Salve esses dados como white_noise_2.
Faça o gráfico do objeto white_noise_2 com outra chamada a ts.plot().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Simulate a WN model with list(order = c(0, 0, 0))
white_noise <- arima.sim(model = ___, n = ___)

# Plot your white_noise data


# Simulate from the WN model with: mean = 100, sd = 10
white_noise_2 <- arima.sim(model = ___, n = ___, mean = ___, sd = ___)

# Plot your white_noise_2 data

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