R语言arima.sim创建非标准正态噪声
时间: 2024-01-25 17:10:27 浏览: 31
以下是使用R语言arima.sim函数创建非标准正态噪声的方法:
```R
# 安装并加载rugarch包
install.packages("rugarch")
library(rugarch)
# 创建非标准正态噪声
set.seed(123)
n <- 1000
eps <- rnorm(n, 0, 1)
g <- abs(eps)^(3/2) * sign(eps)
x <- arima.sim(list(order = c(0, 0, 0), ma = 0), n, rand.gen = function(n) g)
# 查看噪声的统计特性
summary(x)
```
上述代码中,我们首先安装并加载rugarch包,然后使用rnorm函数生成标准正态分布的随机数,接着对这些随机数进行变换得到非标准正态噪声。最后,我们使用summary函数查看噪声的统计特性。
相关问题
R语言中arima.sim解释一下怎么用
在R语言中,arima.sim函数用于生成符合ARIMA模型的时间序列数据。它的语法如下:
arima.sim(n, model, start, innov = NULL, n.start = NULL, ...)
参数说明:
- n:生成时间序列的长度。
- model:ARIMA模型的参数,可以通过c(p, d, q)的形式指定,其中p表示自回归阶数,d表示差分阶数,q表示移动平均阶数。
- start:时间序列的起始值,可以是一个数值或一个向量。
- innov:创新项(innovation),用于生成时间序列的随机噪声。如果不指定,则默认为标准正态分布的随机数。
- n.start:指定起始值的个数,默认为p+max(n.start, q)。
下面是一个使用arima.sim函数生成ARIMA(1, 0, 1)模型时间序列数据的示例:
```R
# 导入arima包
library(stats)
# 设置随机种子,以便结果可复现
set.seed(123)
# 生成长度为100的ARIMA(1, 0, 1)模型时间序列数据
data <- arima.sim(n = 100, model = list(ar = 0.7, ma = 0.3))
# 查看生成的时间序列数据
print(data)
```
在上述示例中,我们首先导入了stats包,然后使用set.seed函数设置了随机种子,以确保结果可复现。接着,我们使用arima.sim函数生成了一个长度为100的ARIMA(1, 0, 1)模型时间序列数据,并将结果存储在data变量中。最后,我们使用print函数查看生成的时间序列数据。
?arima.sim
`arima.sim()`是一个R语言中的函数,用于模拟ARIMA时间序列数据。它的语法如下:
```R
arima.sim(n, list(order = c(p, d, q), ar = numeric(), ma = numeric()), sd = 1)
```
其中,`n`表示要生成的时间序列数据的长度,`order`是一个长度为3的向量,包含ARIMA模型的阶数,`ar`和`ma`分别是AR和MA模型的系数,`sd`是标准差。
下面是一个例子,生成一个ARIMA(1,1,1)模型的时间序列数据:
```R
arima.sim(n = 200, list(order = c(1, 1, 1), ar = 0.7, ma = 0.3))
```
这将生成一个长度为200的ARIMA(1,1,1)模型的时间序列数据,AR系数为0.7,MA系数为0.3。