Python 如何绘制stattools ccf函数的置信区间？

我正在使用statsmodels计算互相关函数。它工作得很好，只是我不知道如何绘制置信区间。我注意到它似乎有更多的功能。下面是一个玩具示例，只是想看看：

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])

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将statsmodels.tsa.stattools导入为stattools
def创建（n）：
x=np.零（n）
对于范围（1，n）内的i：
如果np.random.rand（）小于0.9：
如果np.random.rand（）小于0.5：
x[i]=x[i-1]+1
其他：
x[i]=np.random.randint（0100）
返回x
x=创建（4000）
y=创建（4000）
plt.plot（stattools.ccf（x，y）[:100]）

这使得：

---

不幸的是，置信区间不是由statsmodels互相关函数（）提供的。在R中，ccf（）还将打印置信区间

这里，我们需要自己计算置信区间，然后绘制出来。置信区间在此计算为

2/np.sqrt（滞后）

。有关互相关置信区间的基本信息，请参阅：

• Rob Hyndman的回答：

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将statsmodels.tsa.stattools导入为stattools
def创建（n）：
x=np.零（n）
对于范围（1，n）内的i：
如果np.random.rand（）小于0.9：
如果np.random.rand（）小于0.5：
x[i]=x[i-1]+1
其他：
x[i]=np.random.randint（0100）
返回x
x=创建（4000）
y=创建（4000）
滞后=4000
sl=2/np.sqrt（滞后）
plt.plot（x，list（np.one（滞后）*sl），color='r'）
plt.plot（x，list（np.one（滞后）*-sl），color='r'）
plt.plot（stattools.ccf（x，y）[:100]）

这将导致以下带有附加红线的绘图：

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])