R言語 ARIMAモデル分析：使い方と実践ガイド

R言語では、arima関数は自己回帰移動平均モデル（ARIMA）を適合させるための関数です。ARIMAモデルは一般的に使用される時間系列予測モデルであり、将来の時間点の数値を予測するために使用できます。

arima関数の使用法は以下の通りです:

arima(x, order = c(p, d, q))

xはARIMAモデルにフィットさせるべき時系列データであり、orderパラメータは3つの整数を含むベクトルであり、それぞれがARIMAモデルの3つのパラメータを表しています：p（自己回帰次数）、d（差分次数）、q（移動平均次数）。

例えば、ARIMA(1,1,1)モデルを適合させる場合は、以下のコードを使用できます：

fit <- arima(x, order = c(1, 1, 1))

フィッティングが完了したら、未来の時間点を予測するためにforecast関数を使用できます。

forecast(fit, h = 10)

これは未来の10個の時間点の予測結果を返します。