ประมาณค่าโมเดล White Noise

สำหรับอนุกรมเวลา y ที่กำหนด เราสามารถ fit โมเดล white noise (WN) ได้โดยใช้ฟังก์ชัน arima(..., order = c(0, 0, 0)) โดยโมเดล WN คือโมเดล ARIMA(0,0,0) การเรียกใช้ฟังก์ชัน arima() จะคืนค่าข้อมูลเกี่ยวกับโมเดลที่ประมาณได้ ซึ่งสำหรับโมเดล WN จะประกอบด้วยค่าเฉลี่ยที่ประมาณได้ (แสดงเป็น intercept) และค่าความแปรปรวนที่ประมาณได้ (แสดงเป็น sigma^2)

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้สำรวจคุณสมบัติของโมเดล WN ค่าเฉลี่ยที่ประมาณได้คือเท่าไร ลองเปรียบเทียบกับค่าเฉลี่ยของตัวอย่างโดยใช้ฟังก์ชัน mean() และค่าความแปรปรวนที่ประมาณได้คือเท่าไร ลองเปรียบเทียบกับค่าความแปรปรวนของตัวอย่างโดยใช้ฟังก์ชัน var()

อนุกรมเวลา y ถูกโหลดไว้แล้ว และแสดงอยู่ในกราฟด้านข้าง