y（t）＝1.5＋0.5*y（t-1）＋e写，t＜100用R语言怎么

这个公式看起来像是一个一阶线性递归模型（First-order Autoregressive model），通常表示为AR(1)模型，其中y(t)是一个时间序列，受到上一期值y(t-1)的影响，并加上随机误差项e。要使用R语言来模拟这个过程，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，安装必要的包，如`forecast`或`deSolve`，如果还没有安装的话。可以运行：

   install.packages("forecast")

2. 使用`forecast`包中的`arima.sim()`函数来生成数据，假设误差项e服从正态分布。这里是示例代码：

   library(forecast)

   set.seed(123)  # 设置随机种子以便复现结果
   e <- rnorm(100, mean = 0, sd = sqrt(0.5^2))  # 此处0.5是对标准差的估计
   ar1_model <- list(order = c(1, 0, 0))  # ARIMA(1,0,0)即等同于AR(1)
   y_sequence <- arima.sim(model = ar1_model, n = 100, innov = e)

3. 如果你想看到前100期的具体数据，可以用`head()`函数查看：

   head(y_sequence)

4. 若要可视化数据，可以使用`plot.ts()`或`ggtsdisplay()`函数。

注意，如果你需要在t < 100的情况下应用初始条件y(0)，需要预先设定一个初始值。这里没有明确给出初始值，如果有的话，可以直接赋给变量y(0)，然后再用上述方法生成序列。