基于以下R代码：data4_9 <- read_excel('C:/Users/apple/Desktop/课后题/E4_9.xlsx') library(tseries) adf.test(data4_9$x) Box.test(data4_9$x, type="Ljung-Box") diff_data <- diff(data4_9$x) library(forecast) fit <- auto.arima(diff_data) fit。绘制该序列的拟合图ARIMA(2,0,3)

以下是绘制该序列拟合图的代码：

library(ggplot2)
library(forecast)

# 读取数据
data4_9 <- read_excel('C:/Users/apple/Desktop/课后题/E4_9.xlsx')

# 进行ADF检验和LB检验
adf.test(data4_9$x)
Box.test(data4_9$x, type="Ljung-Box")

# 差分
diff_data <- diff(data4_9$x)

# 拟合ARIMA模型
fit <- arima(diff_data, order=c(2, 0, 3))

# 预测未来10个观测值
forecast <- forecast(fit, h=10)

# 绘制拟合图
autoplot(data4_9$x) +
  geom_line(aes(y=diff_data), color="blue") +
  geom_line(aes(y=fitted(fit)), color="red") +
  geom_line(aes(y=forecast$mean), color="green") +
  labs(x="时间", y="数据值", title="ARIMA(2,0,3)模型拟合图")

解释一下代码的各个部分：

- `autoplot(data4_9$x)` 绘制原始序列的时间序列图。
- `geom_line(aes(y=diff_data), color="blue")` 绘制差分后的序列。
- `geom_line(aes(y=fitted(fit)), color="red")` 绘制ARIMA模型的拟合值。
- `geom_line(aes(y=forecast$mean), color="green")` 绘制ARIMA模型的未来10个观测值的预测值。
- `labs(x="时间", y="数据值", title="ARIMA(2,0,3)模型拟合图")` 添加横轴、纵轴和标题标签。

运行这段代码，就可以得到 ARIMA(2,0,3) 模型的拟合图了。