자동 회귀 모델 매개 변수 추정에서이 오류를 어떻게 처리 할 수 ​​있습니까?

Question

내가 내 자기 회귀 모델 parametere 추정에 다음 코드를 사용하는 것을 시도하고있다 :

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 

다음을 제거하는 방법이 있나요 : 다음

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

, 나는 다음과 같은 오류와 함께 결과를 내 회귀 매개 변수 추정의 오류?

사실, 난 자기 회귀 모델을 사용하여이 데이터를 기반으로 예측,

을하려고하지만 가능하면 내가 먼저 차 회귀 모델을 선호합니다.

그러나, 예측 된 값은

중 하나 이러한 데이터를 기반으로 좋은 예측을 할 수있는 방법이 있습니다 .. 문제가 예상

예상 값에서 훨씬 많은 관련이없는 것으로 밝혀졌다 첫 번째 자동 회귀 모델

및/또는 임의의 순서 자동 회귀 모델로부터?

도움을 주시면 감사하겠습니다.

미리 감사드립니다. 그런 다음

Answer 1

은 사용

model<-arima(file[,1],order=c(1,0,0)) 
predict(model,n.ahead=5)