如何获得AR（1）模型结果的T统计数据R

我有时间序列数据，并使用我的数据运行AR（1）模型。我想要做的是对政策干预的重要性进行测试。所以我的数据是估计治疗效果超过10年（1984年至1994年）。来自R我的结果是这样的：如何获得AR（1）模型结果的T统计数据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

从结果来看，我可以得到一个方程，然后找出隐含的长远影响，我认为是-2.67。我的问题是如何从当前的信息中获得t统计数据？我怎样才能得到它R.此外，因为我无法得到t统计量，我所做的是用在lmtest包coeftest功能，发现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

我能用作为t统计的替代物的p值？

我被告知我可以使用delta方法，但我不知道如何才能帮助我找到t统计量。此外，即使在安装“汽车”包装后，我仍然有些困难。有没有其他方法可以在没有这种delta方法功能的情况下获得t-stat？

任何形式的帮助，你可以提供将非常感激。

谢谢

来源

2017-05-07 Cyndi.uct

t-statistics当你有比较小的若干意见（通常少于60）的使用和需要考虑的观测的小数字，是变种的“分母”（X）/ sqrt（n-1）这是“平均值的标准误差”。 arima函数的作者给你的z统计量，这将是相当接近t统计量。

我想使用z得分从coeftest是合理的假设你做你与ar和acf探索性工作，看看您所使用的命令参数是合理的。如果你还没有做过这种探索性分析，那么你应该多关注一下这个话题。这是一个你不能真正在某些数据上抛出函数并根据没有错误信息假设正确性的区域。（使用ar作为对象名称也是个不错的主意，因为它也是基本的分析函数名称之一。）

来源

2017-05-07 01:56:10

感谢您的回复。我检查了Acf，Pacf（来自预测软件包），并且我假设你的意思是自回归？考虑到我已经完成了所有这些工作，从我的答案中，我明白，仅使用coeftest中的z分数是合理的，并且我没有必要计算t统计量。另外，我的观察数量是89，比你提到的60多。最后，感谢您指出对象名称。我没有意识到这一点，我会将“coeftest（ar）”中的对象名称更改为不同的东西。非常感谢！ –

如何获得AR（1）模型结果的T统计数据R

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