Как l oop белый / красный шум с авторегрессионной моделью по наблюдениям - PullRequest
Новая
       79

Как l oop белый / красный шум с авторегрессионной моделью по наблюдениям

0 голосов
/ 06 августа 2020

Нужна помощь со структурой модели и настройкой. Попытка запустить белый / красный шум при наблюдениях с использованием данных о рыси. Необходимо вызвать красную функцию для запуска данных lynx. Стремление воспроизвести белый / красный шум 1000 раз. 

library(FitAR) #get lynx data
library(stats)
library(forecast) #may need

##lynx ar coefficients
ar(x=lynx, aic = TRUE, order.max = NULL, method = c("mle"),na.action= na.fail, demean=TRUE,     include.mean=TRUE)

##Red/white noise model
red <- function(N, A) {

  x <- rnorm(N)
  W <- x
  alpha1 <- A

  ## Make white/red series
  for (i in 2:length(x)) {
    x[i] <- x[i] + alpha1 * x[i - 1]
  }
  # Plot 
  ts.plot(x, col = 'darkred')
  lines(W, col = 'darkgrey')
}


## Run AR(1)
set.seed(123)
A <- .9
N <- 200 #random number for now, should be re lynx data
Y <- red(N,A)

MODEL <- arima(red(N,A), order = c(1,0,0), include.mean = TRUE )

MODEL

# Bring together, run white/red series on lynx data
plot(red(N=200, A=.9), type = 'l', main = 'lynx',xlab = 'distance', ylab = 'value')
...