爲什麼statsmodels的相關和自相關函數在Python中給出不同的結果？

Question

我需要獲得兩個不同系列A和B之間的相關性以及A和B的自相關性。使用statsmodels提供的相關函數，我得到了不同的結果，計算A的自相關並計算它們並不相同A和A之間的相關性，爲什麼結果不同？

這是我說的是行爲的一個例子：

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
from statsmodels.tsa.stattools import ccf 
from statsmodels.tsa.stattools import acf 

#this is the data series that I want to analyze 
A = np.array([np.absolute(x) for x in np.arange(-1,1.1,0.1)]) 

#This is the autocorrelation using statsmodels's autocorrelation function 
plt.plot(acf(A, fft=True)) 

#This the autocorrelation using statsmodels's correlation function 
plt.plot(ccf(A, A)) 

Answer 1

兩個函數對布爾unbiased參數不同的默認參數。要獲得與acf(A, fft=True)相同的結果，請使用ccf(A, A, unbiased=False)。