R中的CCF函数如何针对相同的向量返回不同的相关性。 corr（x，y）和corr（y，x）

Question

set.seed(1)
sample = rnorm(20,mean = 5,1)
x=acf(ts.intersect(ts(sample),ts(sample+.5*sample)))

当我们看上述代码的输出时， x [1,2]，x，y之间的corr和y，x之间的x [2,1] corr给出了不同的答案。

x [1,2]！= x [2,1];我想念什么？

Answer 1

就情节而言，也许您错过了滞后值：右上方的情节具有滞后0，...，10，而左下方的情节具有滞后-10，...，0。那么实际上，对于i = 0，...，10， i 和- i 的滞后时间是重合的。

就x对象而言，

x[2,1]

# Autocorrelations of series ‘ts.intersect(ts(sample), ts(sample + 0.5 * sample))’, by lag
#
#      2 
# -0.185 
x[1,2]

# Autocorrelations of series ‘ts.intersect(ts(sample), ts(sample + 0.5 * sample))’, by lag
#
#      1 
# -0.122 

因此第一个对应于滞后±2，而第二个对应于滞后±1。