r - 模拟具有统一创新的 AR(1) 过程

Question

我需要绘制一个 AR(1)过程图

y[k] = 0.75 * y[k-1] + e[k] for y0 = 1. 

假设 e[k]在区间 [-0.5, 0.5] 上均匀分布.

我正在尝试使用 arima.sim :

library(tseries)
y.0 <- arima.sim(model=list(ar=.75), n=100)
plot(y.0)

这似乎不正确。另外，如果 y[0] = 10，我要更改哪些参数？ ?

Answer 1

我们想使用 R 基函数 arima.sim对于此任务，不需要额外的库。

默认情况下，arima.sim用创新产生 ARIMA ~ N(0,1) .如果我们想改变这个，我们需要控制rand.gen或 innov争论。例如，您想要来自均匀分布的创新 U[-0.5, 0.5] ，我们可以执行以下任一操作:

arima.sim(model=list(ar=.75), n=100, rand.gen = runif, min = -0.5, max = 0.5)

arima.sim(model=list(ar=.75), n = 100, innov = runif(100, -0.5, 0.5))

示例

set.seed(0)
y <- arima.sim(model=list(ar=.75), n = 100, innov = runif(100, -0.5, 0.5))
ts.plot(y)

如果我们想对 y[0] 进行显式控制，我们可以移动上述时间序列，使其从 y[0] 开始.假设 y0是我们想要的起始值，我们可以做到

y <- y - y[1] + y0

例如，从 y0 = 1 开始:

y <- y - y[1] + 1
ts.plot(y)