Оценка модели белого шума

Для заданного временного ряда y можно подобрать модель белого шума (WN) с помощью функции arima(..., order = c(0, 0, 0)). Напомним, что модель WN — это модель ARIMA(0,0,0). Функция arima() возвращает информацию об оценённой модели. Для модели WN эта информация включает оценку среднего значения, обозначенную intercept, и оценку дисперсии, обозначенную sigma^2.

В этом упражнении вы изучите свойства модели белого шума. Каково оценённое среднее? Сравните его с выборочным средним, вычисленным с помощью функции mean(). Какова оценённая дисперсия? Сравните её с выборочной дисперсией, вычисленной с помощью функции var().

Временной ряд y уже загружен и отображён на соседнем графике.