如何绘制 stattools ccf 函数的置信区间？答案

【问题标题】：How to plot confidence intervals for stattools ccf function?如何绘制 stattools ccf 函数的置信区间？
【发布时间】：2019-01-04 22:02:14
【问题描述】：

我正在使用来自 statsmodels 的ccf 计算互相关函数。它工作正常，除了我看不到如何绘制置信区间。我注意到acf 似乎有更多的功能。这是一个玩具示例，仅供参考：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.tsa.stattools as stattools

def create(n):
    x = np.zeros(n)
    for i in range(1, n):
        if np.random.rand() < 0.9:
            if np.random.rand() < 0.5:
                x[i] = x[i-1] + 1
        else:
            x[i] = np.random.randint(0,100)
    return x
x = create(4000)
y = create(4000)
plt.plot(stattools.ccf(x, y)[:100])

这给出了：

【问题讨论】：

标签： python matplotlib statistics statsmodels

【解决方案1】：

很遗憾，statsmodels 互相关函数 (ccf) 不提供置信区间。在 R 中， ccf() 也会打印置信区间。

这里，我们需要自己计算置信区间，然后绘制出来。置信区间在这里计算为2 / np.sqrt(lags)。有关互相关置信区间的基本信息，请参阅：

Rob Hyndman 的统计 StackExchange 回答：https://stats.stackexchange.com/a/3128/43304

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.tsa.stattools as stattools

def create(n):
    x = np.zeros(n)
    for i in range(1, n):
        if np.random.rand() < 0.9:
            if np.random.rand() < 0.5:
                x[i] = x[i-1] + 1
        else:
            x[i] = np.random.randint(0,100)
    return x
x = create(4000)
y = create(4000)

lags= 4000
sl = 2 / np.sqrt(lags)

plt.plot(x, list(np.ones(lags) * sl), color='r')
plt.plot(x, list(np.ones(lags) * -sl), color='r')

plt.plot(stattools.ccf(x, y)[:100])

这导致以下带有额外红线的图：

【讨论】：