検証有馬係数

Question

私は（私は機能をチェックするために選んだ数字だけ）データ にAR1プロセスを実行するために、次のサンプルコードを使用します。

> data 
[1] 3 7 4 6 2 8 5 4 
> data_ts 
Time Series: 
Start = 1 
End = 8 
Frequency = 1 
[1] 3 7 4 6 2 8 5 4 
> arima(data_ts,order=c(1,0,0)) 

Call: 
arima(x = data_ts, order = c(1, 0, 0)) 

Coefficients: 
      ar1 intercept 
     -0.6965  5.0323 
s.e. 0.2334  0.2947 

sigma^2 estimated as 1.769: log likelihood = -13.97, aic = 33.93 

残差がある：今すぐ

> arima(data_ts,order=c(1,0,0))$resid 
Time Series: 
Start = 1 
End = 8 
Frequency = 1 
[1] -1.4581973 0.5521706 0.3383218 0.2487084 -2.3582160 0.8556328 2.0348596 
[8] -1.0547538 

、係数は-0.6965、切片5.0323でなければなりません。私は結果を確認したいと思います。したがって、私はパラメータをそれに応じて割り当てます：

data[8] = intercept + coefficcient_data[7] + residual[8] 

これは決して正しくありません。私は間違って何をしていますか？ BTW - ar関数を試してみると、異なる結果が生成されます。

ar(x = data_ts, aic = FALSE, order.max = 1, method = "ols") 

Coefficients: 
     1 
-0.6786 

Intercept: 0.3527 (0.4951) 

選択された1シグマ^ 2は1.709と見積もられます。それでも、時系列のパラメータを推定式+誤差に代入すると、結果は正しくありません。何か案が ？

Answer 1

OK、http://www.stat.pitt.edu/stoffer/tsa2/Rissues.htm で答えを見つけて、実際の切片がある：インターセプト*（1係数）