Імітація простої моделі ковзного середнього

Проста модель ковзного середнього (MA) — це ощадлива модель часових рядів, яку застосовують, щоб урахувати дуже короткострокову автокореляцію. Вона має форму, подібну до регресії, але кожне спостереження регресується на попереднє збурення (інновацію), яке насправді не спостерігається. Як і авторегресійна (AR) модель, MA‑модель містить модель білого шуму (WN) як окремий випадок.

Як і для попередніх моделей, MA‑модель можна імітувати за допомогою команди arima.sim(), встановивши аргумент model як list(ma = theta), де theta — це параметр нахилу з інтервалу (-1, 1). Також потрібно вказати довжину ряду за допомогою аргументу n.

У цій вправі ви зімітуєте та побудуєте графіки трьох MA‑моделей із параметрами нахилу 0.5, 0.9 та -0.5 відповідно.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз часових рядів в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використайте arima.sim() для імітації MA‑моделі з параметром нахилу 0.5 і довжиною ряду 100. Збережіть цю модель у x.
Зробіть ще один виклик arima.sim() для імітації MA‑моделі з параметром нахилу 0.9. Збережіть цю модель у y.
Зробіть третій виклик arima.sim() для імітації фінальної MA‑моделі з параметром нахилу -0.5. Збережіть цю модель у z.
Використайте plot.ts() для відображення всіх трьох моделей.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Generate MA model with slope 0.5
x <- arima.sim(model = ___, n = ___)

# Generate MA model with slope 0.9
y <- 

# Generate MA model with slope -0.5
z <- 

# Plot all three models together
plot.ts(cbind(___, ___, ___))

Редагувати та запускати код