Analisi delle serie temporali in R
David S. Matteson
Associate Professor at Cornell University
Il Rumore Bianco (WN) è l’esempio più semplice di processo stazionario.
Un processo di debole rumore bianco ha:
Grafici di serie temporali di Rumore Bianco:

Grafici di serie temporali di Rumore Bianco?

# Simula n = 50 osservazioni dal modello WN
WN_1 <- arima.sim(model = list(order = c(0, 0, 0)), n = 50)
head(WN_1)
-0.005052984 0.042669765 3.261154066
2.486431235 0.283119322 1.543525773
ts.plot(WN_1)

# Simula dal modello WN con mean = 4, sd = 2
WN_2 <- arima.sim(model = list(order = c(0, 0, 0)),
n = 50, mean = 4, sd = 2)
ts.plot(WN_2)

# Stima il modello WN con
# arima()
arima(WN_2,
order = c(0, 0, 0))
Coefficients:
intercept
4.0739
s.e. 0.2698
sigma^2 estimated as 3.639
# Calcola la media campionaria
# e la varianza campionaria
# di WN
mean(WN_2)
4.0739
var(WN_2)
3.713
Analisi delle serie temporali in R