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使用Arima()函数来拟合ARIMA模型与时间序列数据，除了模型的order之外，如何指定AR和MA的参数？

library(forecast)
set.seed(289805)
yt <- arima.sim(n = 10, model = list(ar = 0.8, order = c(1, 0, 0)), sd = 1)
(auto_fit <- auto.arima(yt))
#Series: yt 
#ARIMA(1,0,0) with zero mean 

#Coefficients:
#         ar1
#      0.8000
#s.e.  0.1458

#sigma^2 = 1.849:  log likelihood = -17.25
#AIC=38.49   AICc=40.21   BIC=39.1
Arima(yt, order = c(1, 0, 0))
#Series: yt 
#ARIMA(1,0,0) with non-zero mean 

#Coefficients:
#         ar1    mean
#      0.6258  1.5129
#s.e.  0.2416  0.9490

#sigma^2 = 1.929:  log likelihood = -16.61
#AIC=39.21   AICc=43.21   BIC=40.12

可以看出，AR的系数等于0.6258，平均值等于1.5129。

我想要的

我希望能够在forecast包的Arima()函数中指定AR和MA的参数。此外，如果有更方便的方法不同于Arima()函数。以下面的例子来说明我试图写的内容：

Arima(yt, order = c(1, 0, 0), ar = c(0.8000))
#Error in stats::arima(x = x, order = order, seasonal = seasonal, include.mean = include.mean,  : 
#  unused argument (ar = 0.8)

我收到了上面的错误信息。

问这个问题的另一种方式

如果我可以获得ARIMA模型的阶数，如下所示：

yt %>% auto.arima %>% arimaorder
#p d q 
#1 0 0

如何最好地只打印出AR参数的系数？