在R语言中,arima函数是用于拟合自回归移动平均模型(ARIMA)的函数。ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型,可以用来预测未来时间点的数值。
arima函数的用法如下:
arima(x, order = c(p, d, q))
其中,x是要拟合ARIMA模型的时间序列数据,order参数是一个包含三个整数的向量,分别代表ARIMA模型中的三个参数:p(自回归阶数)、d(差分阶数)和q(移动平均阶数)。
例如,如果要拟合一个ARIMA(1,1,1)模型,可以使用以下代码:
fit <- arima(x, order = c(1, 1, 1))
拟合完成后,可以使用forecast函数对未来时间点进行预测:
forecast(fit, h = 10)
这将返回未来10个时间点的预测结果。
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