R中的CCF函数如何为相同的向量返回不同的相关性，即。 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)))

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

x[1,2]!=x[2,1] ; 我错过了什么？

Answer 1

就情节而言，也许您缺少滞后值：右上方的情节滞后 0,...,10，而左下方的滞后 -10,...,0。 然后确实i和 - i滞后于 i=0,...,10。

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 

所以第一个对应滞后±2，而第二个对应滞后±1。