R语言怎么做arima模型

要在R语言中建立ARIMA模型，可以使用arima()函数。下面是一个简单的例子：

假设我们有一个时间序列数据集mydata，可以使用以下代码建立ARIMA模型：

#加载数据
mydata <- read.csv("mydata.csv", header=TRUE)

#将数据转换为时间序列数据
myts <- ts(mydata$Value, start=c(2010, 1), frequency=12)

#建立ARIMA模型
myarima <- arima(myts, order=c(1,1,1))

其中，order参数指定了ARIMA模型的p、d和q值。在这个例子中，p=1，d=1，q=1，表示建立了一个一阶差分的ARIMA(1,1,1)模型。

建立完成后，可以使用summary()函数查看ARIMA模型的统计信息和诊断结果：

summary(myarima)

此外，可以使用forecast()函数对ARIMA模型进行预测：

#预测未来12个月的数据
mypred <- forecast(myarima, h=12)

#绘制预测结果
plot(mypred)