Simulera random walk-modellen
Random walk-modellen (RW) är också en grundläggande tidsseriemodell. Den är den kumulativa summan (eller integralen) av en vitbruserie (WN) med väntevärde noll, vilket innebär att den första differensserien av en RW är en WN-serie. Notera att RW-modellen är en ARIMA(0, 1, 0)-modell, där mittvärdet 1 anger att modellens integrationsordning är 1.
Funktionen arima.sim() kan användas för att simulera data från en RW-modell genom att inkludera argumentet model = list(order = c(0, 1, 0)). Du behöver också ange seriernas längd n. Du kan dessutom ange ett sd för serien (inkrementen), där standardvärdet är 1.
Den här övningen är en del av kursen
Tidsserieanalys i R
Övningsinstruktioner
- Använd
arima.sim()för att generera en RW-modell. Sätt argumentetmodeltilllist(order = c(0, 1, 0))för att generera en RW-modell och sättntill100för att producera 100 observationer. Spara resultatet irandom_walk. - Använd
ts.plot()för att plotta dinarandom_walk-data. - Använd
diff()för att beräkna den första differensen av dinarandom_walk-data. Spara resultatet somrandom_walk_diff. - Använd ytterligare ett anrop till
ts.plot()för att plottarandom_walk_diff.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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