如何獲得AR（1）模型結果的T統計數據R

我有時間序列數據，並使用我的數據運行AR（1）模型。我想要做的是對政策干預的重要性進行測試。所以我的數據是估計治療效果超過10年（1984年至1994年）。來自R我的結果是這樣的：如何獲得AR（1）模型結果的T統計數據R

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

Coefficients: 
     ar1 intercept 
    0.7063 -0.7838 
s.e. 0.0732  1.5316 

sigma^2 estimated as 18.97: log likelihood = -257.6, aic = 521.19

從結果來看，我可以得到一個方程，然後找出隱含的長遠影響，我認爲是-2.67。我的問題是如何從當前的信息中獲得t統計數據？我怎樣才能得到它R.此外，因爲我無法得到t統計量，我所做的是用在lmtest包coeftest功能，發現Z值：

> coeftest(ar) 

z test of coefficients: 

      Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
ar1  0.706265 0.073248 9.6422 <2e-16 *** 
intercept -0.783839 1.531599 -0.5118 0.6088  
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

我能用作爲t統計的替代物的p值？

我被告知我可以使用delta方法，但我不知道如何才能幫助我找到t統計量。此外，即使在安裝「汽車」包裝後，我仍然有些困難。有沒有其他方法可以在沒有這種delta方法功能的情況下獲得t-stat？

任何形式的幫助，你可以提供將非常感激。

謝謝

來源

2017-05-07 Cyndi.uct

t-statistics當你有比較小的若干意見（通常少於60）的使用和需要考慮的觀測的小數字，是變種的「分母」（X）/ sqrt（n-1）這是「平均值的標準誤差」。 arima函數的作者給你的z統計量，這將是相當接近t統計量。

我想使用z得分從coeftest是合理的假設你做你與ar和acf探索性工作，看看您所使用的命令參數是合理的。如果你還沒有做過這種探索性分析，那麼你應該多關注一下這個話題。這是一個你不能真正在某些數據上拋出函數並根據沒有錯誤信息假設正確性的區域。（使用ar作爲對象名稱也是個不錯的主意，因爲它也是基本的分析函數名稱之一。）

來源

2017-05-07 01:56:10

感謝您的回覆。我檢查了Acf，Pacf（來自預測軟件包），並且我假設你的意思是自迴歸？考慮到我已經完成了所有這些工作，從我的答案中，我明白，僅使用coeftest中的z分數是合理的，並且我沒有必要計算t統計量。另外，我的觀察數量是89，比你提到的60多。最後，感謝您指出對象名稱。我沒有意識到這一點，我會將「coeftest（ar）」中的對象名稱更改爲不同的東西。非常感謝！ –

如何獲得AR（1）模型結果的T統計數據R

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