На этой странице обсуждается, как получить d, дифференциальный параметр в ARFIMA.
Отлично, но как применить его к исходному временному ряду, получив новый разностный?
Алгоритм был бы хорош, чтобы я мог концептуально понять, но если бы он обрабатывался автоматически в ARFIMA, это было бы хорошо.
https://online.stat.psu.edu/stat510/book/export/html/674
varve = scan("varve.dat")
varve = ts(varve)
library(astsa)
install.packages("arfima")
library(arfima)
y = log(varve) - mean(log(varve)) # Center the logs
acf2(y) ## ACF and PACF of the data
## Estimate d:
varvefd = arfima(y)
summary(varvefd)
d = summary(varvefd)$coef[[1]][1] #d = 0.3727
d #prints the value of d to the screen
se.d = summary(varvefd)$coef[[1]][1,2] #se = 0.0273
se.d #prints the standard error of d to the screen
##Residuals
innov = resid(varvefd)
plot.ts(innov[[1]])
acf(innov[[1]])