为估计AR(I)模型，EViews通过将线性模型 y,=x'B+u, u,=Pu,-1+8, 转换成非线性模型。将第二个方程代入第一个方程，整理 y,=py-1+(x,-px-1)'B+E, 参数通过应用Marquarat非线性最小二乘法估计。 对于非线性定义，EViews将非线性模型 [y,=f(x,B)+4 4,=pu-1+81 转换成： y,=Py-1+f(x,B)-Pf(x-1,B)+8, 使用Gauss-Newton:算法来估计参数。为估计AR(1)模型，EViews通过将线性模型    = + =  + t t− t t t t u u y x u    1 转换成非线性模型。将第二个方程代入第一个方程，整理 t t t t t y = y + x − x  +  − − ( ) 1 1 参数通过应用Marquarat非线性最小二乘法估计。 对于非线性定义，EViews将非线性模型    = + = + t t− t t t t u u y f x u    1 ( , ) 转换成： t t t t t y =  y + f x  −  f x  +  − − ( , ) ( , ) 1 1 使用Gauss-Newton算法来估计参数