在R语言中，arima函数是用于拟合自回归移动平均模型（ARIMA）的函数。ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，可以用来预测未来时间点的数值。
arima函数的用法如下：
arima(x, order = c(p, d, q))
其中，x是要拟合ARIMA模型的时间序列数据，order参数是一个包含三个整数的向量，分别代表ARIMA模型中的三个参数：p（自回归阶数）、d（差分阶数）和q（移动平均阶数）。
例如，如果要拟合一个ARIMA(1,1,1)模型，可以使用以下代码：
fit <- arima(x, order = c(1, 1, 1))
拟合完成后，可以使用forecast函数对未来时间点进行预测：
forecast(fit, h = 10)
这将返回未来10个时间点的预测结果。
