1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Phân tích chuỗi thời gian bằng R
Connected

Exercise

Ước lượng mô hình random walk

Với một chuỗi thời gian y, ta có thể khớp mô hình random walk có độ trôi (drift) bằng cách lấy sai phân bậc một của dữ liệu, sau đó khớp mô hình white noise (WN) cho dữ liệu đã sai phân bằng lệnh arima() với đối số order = c(0, 0, 0)).

Lệnh arima() sẽ hiển thị thông tin/đầu ra về mô hình đã khớp. Dưới tiêu đề Coefficients: là biến độ trôi ước lượng, được đặt tên là intercept. Sai số chuẩn (xấp xỉ) của nó (hoặc s.e.) được cung cấp ngay bên dưới. Phần phương sai của thành phần WN trong mô hình cũng được ước lượng dưới nhãn sigma^2.

Instructions

100 XP
  • Chuỗi thời gian random_walk đã được nạp sẵn và hiển thị ở hình bên. Dùng diff() để tạo sai phân bậc một của dữ liệu. Lưu vào rw_diff.
  • Dùng ts.plot() để vẽ dữ liệu đã sai phân
  • Dùng arima() để khớp mô hình WN cho dữ liệu đã sai phân. Thiết lập đối số x là rw_diff và order là c(0, 0, 0). Lưu mô hình vào model_wn.
  • Lưu giá trị intercept của model_wn vào int_wn. Bạn có thể lấy giá trị này bằng model_wn$coef.
  • Dùng ts.plot() để vẽ lại đồ thị gốc của random_walk.
  • Thêm xu hướng thời gian ước lượng vào đồ thị bên cạnh bằng hàm abline(). Bạn có thể dùng int_wn làm đối số thứ hai.