如何在 R 中模拟 AR(1) 模型，其中 rho 等于 1
How to simulate an AR(1) model in R with rho equals to 1
我想模拟一个 AR(1) 模型 x_t = rho * x_(t-1) + e_t，其中 rho=1，n=1050，所以我尝试了以下R 中的代码
y <- arima.sim(list(order = c(1,0,0), ar = 1), n = 1050)
但 R returns 出现以下信息：错误：'ar' 部分模型不平稳。
在这种情况下，我如何模拟这个 AR(a) 模型？
一个简单的方法是
y <- cumsum(rnorm(1050, 0, 1))
（假设您的 e_t 项是正态分布，均值为 0，方差为 1）
您的 AR 系数基本上只是添加了一个差分项，因此您的模型是 ARIMA(0,1,0) 模型。 （因为这是非平稳的，R 不喜欢你试图将它放入 AR 部分。）从这个模型模拟的代码是：
y <- arima.sim(list(order = c(0,1,0)), n = 1050)
我想模拟一个 AR(1) 模型 x_t = rho * x_(t-1) + e_t，其中 rho=1，n=1050，所以我尝试了以下R 中的代码
y <- arima.sim(list(order = c(1,0,0), ar = 1), n = 1050)
但 R returns 出现以下信息：错误：'ar' 部分模型不平稳。 在这种情况下，我如何模拟这个 AR(a) 模型？
一个简单的方法是
y <- cumsum(rnorm(1050, 0, 1))
（假设您的 e_t 项是正态分布，均值为 0，方差为 1）
您的 AR 系数基本上只是添加了一个差分项，因此您的模型是 ARIMA(0,1,0) 模型。 （因为这是非平稳的，R 不喜欢你试图将它放入 AR 部分。）从这个模型模拟的代码是：
y <- arima.sim(list(order = c(0,1,0)), n = 1050)