En el estudio de modelos autorregresivos inciertos, cómo estimar los parámetros desconocidos y el término de perturbación incierto en los modelos siempre es un problema clave. Por lo tanto, este artículo propone un método de inferencia estadística basado en el principio de los mínimos cuadrados para determinar los parámetros desconocidos y el término de perturbación incierto en un modelo autorregresivo incierto, y diseña un algoritmo numérico para calcular las soluciones numéricas de los estimadores correspondientes. Luego, se utiliza la prueba de hipótesis incierta para verificar la aplicabilidad del modelo autorregresivo incierto estimado, y también se realizan pronósticos de punto y de intervalo para la serie temporal de momentos futuros. Finalmente, se proporciona un estudio de caso del Índice de Precios al Consumidor de todos los artículos en ciudades de EE. UU. para ilustrar la efectividad del enfoque propuesto en este artículo.