R 如何在自回归模型参数估计中处理此错误？

我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

有没有办法消除我的自回归参数估计中的这些错误

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实际上，我正试图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值相差甚远

预测值是问题所在

有没有一种方法可以根据第一个自回归模型的数据进行良好的预测

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

提前非常感谢

然后使用：

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

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model你能提供数据吗？学生：是的。你现在可以在我上面编辑的问题中看到。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，甚至预测值也与预期预测值相差甚远，这就是问题所在。有没有一种方法可以根据这些数据从第一个自回归模型或任意阶自回归模型进行良好的预测？这个问题似乎离题了，因为用户在键盘上打了个喷嚏。您的即使您使用原始数据的估计系数，模拟数据也不会与原始数据相同。我认为，默认情况下，
arima.sim
将均值为0、方差为1的正态分布中的随机数相加。但您的数据的方差要小得多（0.001219374），因此这可能是导致结果严重偏离的原因。如果你想要比较的结果，你可以使用sd=0.001219374来调整你的sd。学生：我明白了。我想你说的是随机游走（随机误差）特性。现在我明白你的意思了。很高兴能得到您的帮助，进行有价值的讨论。非常感谢你！