如何将AR（MA）模型应用于预先白化的信号？

Question

我有两个（车速）信号，应该由类似的＆＃34;潜在的＆＃34;驱动程序，但具有不同的自相关结构。司机信号在统计上非常讨厌，因此我并没有尝试对它们进行建模。

通过使用AR（1）-residual预先设置信号，我可以获得相当不错的结果，但是这些在现实世界术语中很难解释。 （即速度）。所以我想做的是预先设置其中一个信号，然后将其他信号的AR模型添加到此信号中，这样我就有两个相同的信号自相关结构。

可能有一种非常简单的方法可以做到这一点，但遗憾的是我还没找到。我猜它应该是Yule-Walker方法的反转。另一个非常接近的是将arima.sim与创新结合使用，但不同之处在于我没有创新，而是残差。

Answer 1

我不太确定你要做什么，我不确定你的意思是“添加AR模型”。但是，这里有一些方向：

1. 您可以将ARMA模型拟合到一个数据集，然后自己编写以在另一个数据集上使用这些系数。
2. 查看forecast包和函数Arima()以及auto.arima()。还有R arima()。