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我正在尝试使用以下代码进行自回归模型参数估计：

 ar(file[,1], aic = TRUE, order.max = NULL,method = "mle")

然后，我得到了结果以及以下错误：

 Call:
 ar(x = file[, 1], aic = TRUE, order.max = NULL, method = "mle")

 Coefficients:
       1        2        3        4        5        6        7        8  
 -2.3811  -3.3336  -4.3599  -4.8660  -4.8251  -4.0216  -3.1113  -2.0082  
       9  
 -0.5511  

Order selected 9  sigma^2 estimated as  4.742e-11 
 Warning messages:
 1: In arima0(x, order = c(i, 0L, 0L), include.mean = demean) :
   possible convergence problem: optim gave code=1
 2: In arima0(x, order = c(i, 0L, 0L), include.mean = demean) :
   possible convergence problem: optim gave code=1
 3: In arima0(x, order = c(i, 0L, 0L), include.mean = demean) :
   possible convergence problem: optim gave code=1
 4: In arima0(x, order = c(i, 0L, 0L), include.mean = demean) :
   possible convergence problem: optim gave code=1

有没有办法在我的自回归参数估计中消除这些错误？

实际上，我正在尝试使用自回归模型根据这些数据进行预测，

但如果可能的话，我更喜欢一阶自回归模型。

然而，即使是预测值也与预期相差甚远

预测值是问题..

有没有办法根据这些数据从第一个自回归模型中进行良好的预测

和/或任何顺序自回归模型？

如果您能提供任何帮助，我将不胜感激。

非常感谢您！

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1 回答 1

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然后只需使用：

model<-arima(file[,1],order=c(1,0,0))
predict(model,n.ahead=5)
于 2014-04-27T22:40:02.223 回答