1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích chuỗi thời gian bằng R
Connected

Bài tập

Mô phỏng mô hình random walk

Mô hình random walk (RW) cũng là một mô hình chuỗi thời gian cơ bản. Nó là tổng tích lũy (hay tích phân) của một chuỗi white noise (WN) có kỳ vọng bằng 0, sao cho sai phân bậc một của RW là một chuỗi WN. Lưu ý rằng mô hình RW là ARIMA(0, 1, 0), trong đó giá trị 1 ở vị trí giữa cho biết bậc tích phân của mô hình là 1.

Hàm arima.sim() có thể được dùng để mô phỏng dữ liệu từ RW bằng cách thêm đối số model = list(order = c(0, 1, 0)). Ta cũng cần chỉ định độ dài chuỗi n. Cuối cùng, bạn có thể chỉ định sd cho chuỗi (các bước tăng), với giá trị mặc định là 1.

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng arima.sim() để tạo một mô hình RW. Đặt đối số model bằng list(order = c(0, 1, 0)) để tạo mô hình kiểu RW và đặt n bằng 100 để tạo 100 quan sát. Lưu kết quả vào random_walk.
  • Dùng ts.plot() để vẽ dữ liệu random_walk của bạn.
  • Dùng diff() để tính sai phân bậc một của dữ liệu random_walk. Lưu kết quả này là random_walk_diff.
  • Gọi ts.plot() thêm lần nữa để vẽ random_walk_diff.