เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

จำลองโมเดล Random Walk

โมเดล Random Walk (RW) เป็นโมเดลอนุกรมเวลาพื้นฐานอีกประเภทหนึ่ง โดยเป็นผลรวมสะสม (หรือการอินทิเกรต) ของอนุกรม White Noise (WN) ที่มีค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์ ซึ่งทำให้ผลต่างอันดับหนึ่งของอนุกรม RW เป็นอนุกรม WN สำหรับข้อมูลอ้างอิง โมเดล RW คือโมเดล ARIMA(0, 1, 0) ซึ่งค่ากลางที่เป็น 1 บ่งบอกว่าโมเดลมีอันดับการอินทิเกรตเท่ากับ 1

สามารถใช้ฟังก์ชัน arima.sim() เพื่อจำลองข้อมูลจากโมเดล RW ได้ โดยระบุอาร์กิวเมนต์ model = list(order = c(0, 1, 0)) นอกจากนี้ยังต้องกำหนดความยาวของอนุกรม n และสามารถระบุค่า sd สำหรับอนุกรม (ส่วนเพิ่ม) ได้ด้วย โดยค่าเริ่มต้นคือ 1

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ arima.sim() เพื่อสร้างโมเดล RW โดยกำหนดอาร์กิวเมนต์ model เป็น list(order = c(0, 1, 0)) เพื่อสร้างโมเดลแบบ RW และกำหนด n เป็น 100 เพื่อให้ได้ข้อมูล 100 ค่า จากนั้นบันทึกผลลัพธ์ไว้ในตัวแปร random_walk
  • ใช้ ts.plot() เพื่อพล็อตข้อมูล random_walk
  • ใช้ diff() เพื่อคำนวณผลต่างอันดับหนึ่งของข้อมูล random_walk แล้วบันทึกผลลัพธ์เป็น random_walk_diff
  • ใช้ ts.plot() อีกครั้งเพื่อพล็อตข้อมูล random_walk_diff

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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
แก้ไขและรันโค้ด