Il modello di rumore bianco (WN)

Analisi delle serie temporali in R

David S. Matteson

Associate Professor at Cornell University

Rumore bianco

Il Rumore Bianco (WN) è l’esempio più semplice di processo stazionario.

Un processo di debole rumore bianco ha:

  • Media fissa e costante.
  • Varianza fissa e costante.
  • Nessuna correlazione nel tempo.
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Rumore bianco

Grafici di serie temporali di Rumore Bianco:

Analisi delle serie temporali in R

Rumore bianco

Grafici di serie temporali di Rumore Bianco?

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# 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)

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# 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)

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Stima del rumore bianco

# 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
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Passiamo alla pratica!

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