arima.sim()函数详解以及和一步提前预测的关系

求助
我想知道R里面的arima.sim()函数是怎么模拟出数据的？具体来说就是第一个数据怎么生成的？我猜测是这样的，不知道对不对？

1. #x<-arima.sim(list(order=c(1,0,1),ar=0.8,ma=-0.2),n=100,sd=1)
   
2. 
   
3. x=matrix(100,0,1)
   
4. epsilon=rnorm(100,mean=0,sd=1)
   
5. x[1]=epsilon[1]
   
6. for (i in 2:100){
   
7. x[i]=0.8*x[i-1]+epsilon[i]+0.2*epsilon[i-1]
   
8. }

复制代码

据我所知，它的一步提前预测是这样的：

1. xfit[i-1]=phix*x[(t-1)+(i-1)]-thetax*epsilon[i-1]
   
2. epsilon[i]=x[i-1]-xfit[i-1]
   
3.   

复制代码

在生成时间序列时和一步提前预测时的epsilon到底有什么区别和联系呢？
不知道我上面的理解是不是有问题，还请大家多多指教，谢谢

我也想知道。。。

我也特别想知道，直接定义一个n就可以了，好奇怪

第一步貌似是从0开始的，也就是x0=0，然后在这个基础上模拟出x1，然后继续模拟x2, x3...所以在用arima.sim模拟的时候一般要切掉前15%的数据，这样模拟出来的序列更接近于真实的时间序列。而不是一个从0开始的序列