Simulează modelul autoregresiv

Modelul autoregresiv (AR) este probabil cel mai utilizat model de serii de timp. Are o interpretare similară cu cea a unei regresii liniare simple, cu diferența că fiecare observație este regresată pe observația anterioară. Modelul AR include, ca cazuri speciale, atât modelul de zgomot alb (WN), cât și modelul de tip mers aleatoriu (RW), pe care le-ai studiat în capitolele anterioare.

Funcția versatilă arima.sim(), folosită în capitolele anterioare, poate fi utilizată și pentru a simula date dintr-un model AR, setând argumentul model la list(ar = phi), unde phi este un parametru de pantă din intervalul (-1, 1). De asemenea, trebuie să specifici lungimea seriei n.

În acest exercițiu, vei folosi această comandă pentru a simula și reprezenta grafic trei modele AR diferite, cu parametri de pantă egali cu 0.5, 0.9 și, respectiv, -0.75.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza seriilor de timp în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește arima.sim() pentru a simula 100 de observații ale unui model AR cu panta egală cu 0.5. Setează argumentul model la list(ar = 0.5) și argumentul n la 100. Salvează datele simulate în x.
Folosește un apel similar la arima.sim() pentru a simula 100 de observații ale unui model AR cu panta egală cu 0.9. Salvează datele în y.
Folosește un al treilea apel la arima.sim() pentru a simula 100 de observații ale unui model AR cu panta egală cu -0.75. Salvează datele în z.
Folosește plot.ts() împreună cu cbind() pentru a reprezenta grafic cele trei obiecte ts (x, y, z).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Simulate an AR model with 0.5 slope
x <- arima.sim(model = ___, n = ___)

# Simulate an AR model with 0.9 slope
y <- 

# Simulate an AR model with -0.75 slope
z <- 

# Plot your simulated data
plot.ts(cbind(___, ___, ___))

Editează și rulează codul