有时候ARIMA模型在时间序列的预测中会出现预测精度比AR模型低的情况。这可能是因为ARIMA模型以增加时间序列数据点的方式进行训练，需要更多的数据来提高准确性。一种解决方法是使用同等数量的数据点在AR和ARIMA模型中进行比较，然后使用较小RMSE的模型。

接下来，演示如何使用Python的statsmodels库来比较ARIMA和AR模型的RMSE。我们首先创建一个时间序列数据，然后将其分为训练集和测试集。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 创建时间序列数据
data = pd.Series(np.random.randn(200))
# 分割数据为训练集和测试集
train, test = data[:150], data[150:]

然后，我们可以使用ARIMA模型拟合训练数据，并对测试数据进行预测。我们计算ARIMA和AR模型的RMSE，找出哪个模型效果更好。

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(train, order=(2,0,0)).fit()
# 对测试集进行预测
preds = model.predict(start=150, end=199)

# 计算ARIMA和AR模型的RMSE
arima_rmse = np.sqrt(np.mean((preds - test)**2))

# 拟合AR模型
ar_model = ARIMA(train, order=(2,0,0)).fit(trend='nc', disp=0)
# 对测试集进行预测
ar_preds = ar_model.predict(start=150, end=199)

# 计算AR模型的RMSE
ar_rmse = np.sqrt(np.mean((ar_preds - test)**2))

# 比较两个模型的RMSE
if arima_rmse < ar_rmse:
    print("ARIMA模型的RMSE更小：", arima_rmse)
else:
    print("AR模型的RMSE更小：", ar_rmse)

最后，我们可以根据RMSE值选择更适合的模型。如果ARIMA模型提供的RMSE更小，则使用ARIMA模型进行预测；否则，