我正在尝试在statsmodels中使用AR模型。但是，我似乎做错了什么。请考虑以下示例，该示例失败：
from statsmodels.tsa.ar_model import AR
import numpy as np
signal = np.ones(20)
ar_mod = AR(signal)
ar_res = ar_mod.fit(4)
ar_res.predict(4, 60)
我认为这应该只是继续由（由）组成的（微不足道的）时间序列。但是，在这种情况下，似乎返回的参数不够。 len(ar_res.params)等于4，而它应该是5.在下面的示例中，它可以工作：
signal = np.ones(20)
signal[range(0, 20, 2)] = -1
ar_mod = AR(signal)
ar_res = ar_mod.fit(4)
ar_res.predict(4, 60)
我觉得这可能是一个错误，但我不确定，因为我没有使用该软件包的经验。也许有经验的人可以帮助我...
编辑：我已报告问题here。
答案 0 :(得分：2)
添加一点噪音后可以正常工作，例如
signal = np.ones(20) + 1e-6 * np.random.randn(20)
我的猜测是由于与信号的完美共线性，常数未正确添加。
你应该打开一个问题来更好地处理这个角落案例。 https://github.com/statsmodels/statsmodels/issues 我的猜测也是在这种情况下没有识别参数，因此可能没有任何好的解决方案。
（未识别的参数意味着几个参数组合可以产生完全相同的拟合，但我认为在这种情况下它们都应该产生相同的预测。）