在R語言中，可以使用arima()函數來擬合ARIMA模型，具體步驟如下：
forecast包，因為arima()函數屬于這個包。install.packages("forecast")
library(forecast)
準備時間序列數據，假設數據為ts_data，是一個時間序列對象。
使用arima()函數來擬合ARIMA模型，通過指定order參數來確定ARIMA模型的階數。例如，要擬合一個ARIMA(1,1,1)模型，可以使用如下代碼：
model <- arima(ts_data, order=c(1,1,1))
summary()函數來查看擬合的ARIMA模型的詳細信息：summary(model)
forecast()函數來對未來的時間點進行預測：forecast(model, h=10) # 預測未來10個時間點的值
這樣就可以在R語言中擬合ARIMA模型，并進行預測。
