Моделирование случайного блуждания

Модель случайного блуждания (RW) — ещё одна базовая модель временных рядов. Она представляет собой накопленную сумму (интеграл) ряда белого шума (WN) с нулевым средним, при этом ряд первых разностей RW является рядом белого шума. Для справки: модель RW соответствует модели ARIMA(0, 1, 0), где средний элемент 1 означает, что порядок интегрирования модели равен 1.

Функция arima.sim() позволяет смоделировать данные по модели RW — для этого нужно передать аргумент model = list(order = c(0, 1, 0)). Также необходимо указать длину ряда n. При желании можно задать стандартное отклонение sd для приращений ряда (по умолчанию равно 1).

Это упражнение является частью курса

Анализ временных рядов в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

С помощью arima.sim() сгенерируйте модель случайного блуждания. Задайте аргумент model равным list(order = c(0, 1, 0)), чтобы получить модель типа RW, и установите n равным 100 для генерации 100 наблюдений. Сохраните результат в переменную random_walk.
Используйте ts.plot(), чтобы построить график ряда random_walk.
С помощью diff() вычислите первые разности ряда random_walk. Сохраните результат в переменную random_walk_diff.
Снова вызовите ts.plot(), чтобы построить график ряда random_walk_diff.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Generate a RW model using arima.sim
random_walk <- arima.sim(model = ___, n = ___)

# Plot random_walk


# Calculate the first difference series
random_walk_diff <- 

# Plot random_walk_diff

Редактировать и запускать код