arima.sim()函数是R语言中用来生成ARIMA模型的时间序列数据的函数。它可以根据给定的参数生成符合ARIMA模型的随机样本。

要改变样本大小、phi值和标准差值，可以通过修改arima.sim()函数的参数来实现。

下面是一个示例代码，展示了如何改变样本大小、phi值和标准差值：

# 设置随机数种子，保证结果可复现
set.seed(123)

# 定义ARIMA模型的参数
order <- c(1, 0, 0)  # p, d, q分别表示AR、差分、MA的阶数
phi <- 0.5          # phi值
sigma <- 1          # 标准差值

# 生成样本大小为100的ARIMA时间序列数据
sample_size <- 100
data <- arima.sim(model = list(order = order, ar = phi), n = sample_size, sd = sigma)

# 输出生成的数据
print(data)

# 修改参数，生成样本大小为200的数据
sample_size <- 200
data <- arima.sim(model = list(order = order, ar = phi), n = sample_size, sd = sigma)
print(data)

# 修改参数，生成phi值为0.8的数据
phi <- 0.8
data <- arima.sim(model = list(order = order, ar = phi), n = sample_size, sd = sigma)
print(data)

# 修改参数，生成标准差值为2的数据
sigma <- 2
data <- arima.sim(model = list(order = order, ar = phi), n = sample_size, sd = sigma)
print(data)

在这个示例中，首先设置了随机数种子，以确保结果可以复现。然后定义了ARIMA模型的参数，包括阶数、phi值和标准差值。接下来使用arima.sim()函数生成样本大小为100的ARIMA时间序列数据，并输出结果。然后通过修改参数来生成不同样本大小、不同phi值和不同标准差值的数据，并输出结果。

请根据你的需求修改示例代码中的参数，以生成符合你要求的ARIMA时间序列数据。