如何使用 forecast 包获取 ccf 图中重要的 signals/lags 列表？
How to get list of significant signals/lags in ccf plot using forecast package?
我使用预测包制作了一个互相关图。
有相当多的 lags/signals 是重要的，考虑到我的范围是 -120 到 120，我想知道它们的滞后数是多少。预测中是否有某种函数创建一个输出，使列表有点像这样：
tseries 包中有一个等效函数，称为 ccfvalues，但我发现 tseries 不如 forecast 灵活。
这是图表的代码：
Ccf(diff(Site1V2OxygenWoNA$Oxygen), diff(Site1V2TempWoNA$Temp), type = "correlation", calc.ci = TRUE, level = 95, lag.max = 118, plot = TRUE, na.action = na.interp, main = "Site 1 OT")
是的，你想要的是acf元素：
out <- ccf(diff(Site1V2OxygenWoNA$Oxygen), diff(Site1V2TempWoNA$Temp), type = "correlation", calc.ci = TRUE, level = 95, lag.max = 118, plot = TRUE, na.action = na.interp, main = "Site 1 OT")$acf[, , 1]
names(out) <- -floor(length(out) / 2):floor(length(out) / 2) # Adding lag names
我使用预测包制作了一个互相关图。
有相当多的 lags/signals 是重要的，考虑到我的范围是 -120 到 120，我想知道它们的滞后数是多少。预测中是否有某种函数创建一个输出，使列表有点像这样：
tseries 包中有一个等效函数，称为 ccfvalues，但我发现 tseries 不如 forecast 灵活。
这是图表的代码：
Ccf(diff(Site1V2OxygenWoNA$Oxygen), diff(Site1V2TempWoNA$Temp), type = "correlation", calc.ci = TRUE, level = 95, lag.max = 118, plot = TRUE, na.action = na.interp, main = "Site 1 OT")
是的，你想要的是acf元素：
out <- ccf(diff(Site1V2OxygenWoNA$Oxygen), diff(Site1V2TempWoNA$Temp), type = "correlation", calc.ci = TRUE, level = 95, lag.max = 118, plot = TRUE, na.action = na.interp, main = "Site 1 OT")$acf[, , 1]
names(out) <- -floor(length(out) / 2):floor(length(out) / 2) # Adding lag names