R语言查看时间序列的修正R拟合优度用哪个代码

在 R 语言中，使用 `auto.arima()` 函数进行时间序列建模时，可以通过设置 `ic` 参数来选择信息准则，从而判断模型的拟合优度。其中，`ic` 参数有三种可选值，分别为 AIC（赤池信息准则）、BIC（贝叶斯信息准则）和 AICc（调整后的赤池信息准则）。一般来说，AICc 是最常用的信息准则，因为它考虑了样本量对 AIC 的惩罚。

以下是使用 `auto.arima()` 函数拟合时间序列并计算 AICc 的代码：

library(forecast)
ts <- your_time_series_data
model <- auto.arima(ts, ic="aic")
AICc <- AICc(model)

其中，`your_time_series_data` 是你的时间序列数据。`auto.arima()` 函数会根据数据自动选择最优的 ARIMA 模型，并返回一个 `Arima` 对象。然后，我们可以使用 `AICc()` 函数来计算修正后的 AICc 值，以判断模型的拟合优度。