简单的说，fitted是拟合值，predict是预测值：
所做的模型是基于给定样本的值建立的，在这些给定样本x1,x2,...,xn（已知所对应的y值）上做预测就是拟合；
在新样本上xn+1,xn+2,...（y值未知）做预测，就是模型预测。
例如，R in action中的例子：
fit<-lm(weight~height,data=women)
fitted(fit)
predict(fit,newdata=data.frame(height=90))
##将90代入，可以对比下结果。
包装函数，允许在相同的连贯函数结构下适应不同的数据挖掘方法。
1、R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
2、R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。
3、R是一套由数据操作、计算和图形展示功能整合而成的套件。包括：有效的数据存储和处理功能，一套完整的数组计算操作符，拥有完整体系的数据分析工具，为数据分析和显示提供的强大图形功能，一套完善、简单、有效的编程语言。
4、与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。
R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。
ARIMA有现成的东西nobs=length(data_set)
fit=arima(data_set, order=c(1,1,1), xreg=1:nobs)
fore=predict(fit, 15, newxreg=(nobs+1):(nobs+15))
arima 是fit模型
predict 是预测
ts.plot 是按时间画图
好吧。。。希望对你有用~~~~~~~~~~~~~
