模擬 random walk 模型
random walk（RW）模型也是一種基本的時間序列模型。它是平均數為 0 的 white noise（WN）序列的累積和（或積分），因此 RW 的一階差分會是 WN 序列。作為參考，RW 模型就是 ARIMA(0, 1, 0)，其中中間的 1 表示此模型的整合階數為 1。
你可以使用 arima.sim() 搭配參數 model = list(order = c(0, 1, 0)) 來模擬 RW 的資料。我們也需要指定序列長度 n。最後，你可以為序列（增量）設定 sd，其預設值為 1。
本練習屬於課程
R 的時間序列分析
練習說明
- 使用
arima.sim()產生一個 RW 模型。將model參數設為list(order = c(0, 1, 0))以生成 RW 類型的模型，並將n設為100以產生 100 筆觀測值。將結果存為random_walk。 - 使用
ts.plot()繪製你的random_walk資料。 - 使用
diff()計算random_walk的一階差分。將結果存為random_walk_diff。 - 再次呼叫
ts.plot()繪製random_walk_diff。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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