如何从R中的gls函数中获取AR1估计及其SE？

Question

我试图从gls函数（package {nlme}）获得与其SE相关的滞后一个自相关估计值。这是在非固定的单变量时间序列上完成的。这是输出：

Generalized least squares fit by REML
  Model: y ~ year
  Data: tempdata 
       AIC      BIC    logLik
  51.28921 54.37957 -21.64461

Correlation Structure: AR(1)
 Formula: ~1 
 Parameter estimate(s):
      Phi 
0.9699799 

Coefficients:
                 Value Std.Error    t-value p-value
(Intercept) -1.1952639  3.318268 -0.3602072  0.7234
year        -0.2055264  0.183759 -1.1184567  0.2799

 Correlation: 
        (Intr)
year    -0.36 

Standardized residuals:
        Min          Q1         Med          Q3         Max 
-0.12504485 -0.06476076  0.13948378  0.51581993  0.66030397 

Residual standard error: 3.473776 
Degrees of freedom: 18 total; 16 residual

phi系数似乎很有希望，因为它在输出的相关结构下

Correlation Structure: AR(1)
 Formula: ~1 
 Parameter estimate(s):
      Phi 
0.9699799 

但它经常超过一个，这是不可能的相关性。

然后是

Correlation: 
        (Intr)
Yearctr -0.36 

但我被告知这可能不是对数据的正确估计（有多个测试站点因此这只是意外估计之一）。是否存在输出AR1估计值及其SE（除了arima）的函数？

sample of autocorrelated data:
set.seed(29)
y = diffinv(rnorm(500))
x = 1:length(y)
gls(y~x, correlation=corAR1(form=~1))

注意：我将函数arima（）与gls（）（或其他方法）进行比较，以比较AR1估计值和SE＆。我是在顾问的要求下这样做的。