Modelli ARIMA in R
David Stoffer
Professor of Statistics at the University of Pittsburgh
Wold ha dimostrato che ogni serie stazionaria può essere rappresentata come combinazione lineare di rumore bianco:
$$X_t = W_t + a_1 W_{t-1} + a_2 W_{t-2} + ...$$
Per costanti $ \ a_1,a_2,...$
Qualsiasi modello ARMA ha questa forma, quindi è adatto a modellare serie temporali.
Nota: il caso speciale MA(q) è già in questa forma, dove le costanti sono 0 dopo il termine q-esimo.
arima.sim(model, n, ...)
model è una lista con l’ordine del modello c(p, d, q) e i coefficientin è la lunghezza della serie

x <- arima.sim(list(order = c(0, 0, 1), ma = 0.9), n = 100)
plot(x)


x <- arima.sim(list(order = c(2, 0, 0), ar = c(0, -0.9)), n = 100)
plot(x)
Modelli ARIMA in R