Я использую ccf (взаимную корреляцию) следующим образом:
from statsmodels.tsa.stattools import ccf
print ccf(np.array(X), np.array(Y), unbiased=True)
Мне трудно интерпретировать результаты. Мой вопрос заключается в том, является ли результат взаимной корреляцией при всех возможных задержках или это результат умножения всех точек данных при задержке 0? Документация не дает никаких сведений по этому вопросу. Заранее спасибо.
Я считаю, что это для всех возможных лагов. Так как ядро np.correlate('full'). Однако в моем случае я получил значение, близкое к -2. Что не кажется правильным.
Он использует numpy.correlate('full') внутри своего кода: https://stackoverflow.com/a/24617594/4661264.
numpy.correlate, в свою очередь, использует "полный" режим numpy.convolve для реализации этого "полного" параметра.
Соответствующее описание «полного» режима из документации numpy.convolve:
режим: {'полный', 'действительный', 'такой же'}, необязательный
«полный»: по умолчанию режим «полный». Это возвращает свертку в каждой точке перекрытия с выходной формой (N+M-1). В конечных точках свертки сигналы не перекрываются полностью, и могут наблюдаться граничные эффекты.
