在R語言中，arima函數是用于擬合自回歸移動平均模型（ARIMA）的函數。ARIMA模型是一種常用的時間序列預測模型，可以用來預測未來時間點的數值。
arima函數的用法如下：
arima(x, order = c(p, d, q))
其中，x是要擬合ARIMA模型的時間序列數據，order參數是一個包含三個整數的向量，分別代表ARIMA模型中的三個參數：p（自回歸階數）、d（差分階數）和q（移動平均階數）。
例如，如果要擬合一個ARIMA(1,1,1)模型，可以使用以下代碼：
fit <- arima(x, order = c(1, 1, 1))
擬合完成后，可以使用forecast函數對未來時間點進行預測：
forecast(fit, h = 10)
這將返回未來10個時間點的預測結果。
