模拟AR（1）模型

我想模拟这个模型

我相信，

arima.sim

函数可以有效地做到这一点。我如何使用

arima.sim

函数（或其他有效函数）在R中模拟这一点

我的尝试

假设我想为rho=0.45和sigma_^2=0.2的模型生成1000个观测值

arima.sim(n=1000,list(ar=0.45),rand.gen=rnorm, sd=sqrt(0.2))

问题是，我不确定命令的初始化是否与上面的模型完全相同。

使用

ts.extend

包中的

rGARMA

函数 您可以使用

ts.extend

包从任何平稳高斯ARMA模型生成随机向量。该软件包使用随机向量的计算自相关矩阵直接从多元正态分布生成随机向量，因此它从精确分布中给出随机向量，并且不需要“老化”迭代。下面是您指定的AR（1）模型的一个示例

#Load the package
library(ts.extend)

#Set parameters
AR       <- 0.45
ERRORVAR <- 0.2
m        <- 1000

#Generate a random vector from this model
set.seed(1)
SERIES <- rGARMA(n = 1, m = m, ar = AR, errorvar = ERRORVAR)

#Plot the series using ggplot2 graphics
library(ggplot2)
plot(SERIES)

#加载包
图书馆（ts.extend）
#设置参数
应收账