plot(acf(Power_ts2)的坐标为啥成了0.1、0.2、0.3……？

ACF 图像下面的坐标并不是 0.1、0.2、0.3……，而是滞后期的单位，表示当前观察值与前面第几个观察值之间的时间间隔。在 `acf()` 函数中，`lag.max` 参数可以指定计算 ACF 的最大滞后期数，它的默认值为 `min(10, length(x) - 1)`，即样本数减 1 和 10 中的较小值。因此当样本数较大时，`acf()` 函数会默认计算前 10 个滞后期的 ACF 值，并将 X 轴标签设置为 0.1、0.2、0.3……。如果你想计算更多的滞后期，可以将 `lag.max` 参数设置为较大的值，例如：

acf(Power_ts2, main="ACF of Power", lag.max = 50)

这样就可以计算前 50 个滞后期的 ACF 值，并将 X 轴标签设置为整数。如果你想将 X 轴标签修改为其他值，可以使用 `xlim` 参数来指定 X 轴的范围，然后使用 `axis()` 函数手动添加 X 轴标签。

相关问题

为啥acf() 函数会默认计算前 10 个滞后期的 ACF 值，让acf函数不要这样设置x坐标的标签为 0.1、0.2、0.3……？

`acf()` 函数默认计算前 10 个滞后期的 ACF 值是为了在可视化 ACF 图像时，尽量避免 X 轴标签过于密集，导致标签重叠或难以辨认。此外，前几个滞后期的 ACF 值对于判断时间序列的自相关性和平稳性通常已经足够了。

如果你不想使用默认的 X 轴标签，可以在 `acf()` 函数中使用 `plot = FALSE` 参数来禁止绘制 ACF 图像，然后手动绘制图像并设置 X 轴标签。具体代码如下：

acf_res <- acf(Power_ts2, plot = FALSE)
plot(acf_res$lag, acf_res$acf, type = "h", xlab = "Lag", ylab = "ACF", main = "ACF of Power")

这样就可以手动绘制 ACF 图像，并将 X 轴标签设置为整数。如果你想将 X 轴标签修改为其他值，只需要调整 `acf_res$lag` 和 `xlab` 参数即可。

clc,clear dt=0.01; t=0:dt:2; n=length(t); G=[-0.2,0.1,0.1,0.3,-0.3; 0.4,-0.5,0.1,-0.2,0.2; 0.3,-0.1,-0.2,0.1,-0.1; 0.2,-0.4,0.2,-0.2,0.2; 0.3,-0.2,-0.1,0.1,-0.1]; R=[-0.3,0.1,0.2,0.2,-0.2; 0.1,-0.4,0.3,0.1,-0.1; 0.2,0.3,-0.5,-0.3,0.3; 0.2,0.1,-0.3,-0.3,0.3; 0.3,-0.1,-0.2,0.4,-0.4]; A1=[10,0;0,10]; A2=[10,0;0,10]; B1=[2,-0.1;-3,1.5]; B2=[2,-0.1;-3,4.5]; theta1=1; theta2=1; t_delay = @(t) exprnd(1/n); % 采用指数分布进行建模 gamma1=[1,0;0,1]; w0 = [3.4,2.5,4.1,1.5,3.3,4.6,2.7,3.2,1.6,0.9]; w1=leader(t(1),w0); numew = zeros(n,10); numew(1,:) = w0; for i=1:n numew(i,:)=w0+dt*w1; w0=numew(i,:);%赋新的初值 w1=leader(t(i),w0); end e11 = sqrt(numew(:,1).^2+numew(:,2).^2); e22 = sqrt(numew(:,3).^2+numew(:,4).^2); e33 = sqrt(numew(:,5).^2+numew(:,6).^2); e1 = (e11+e22+e33)/2; plot(t,e11,'r-.') hold on plot(t,e22,'b') hold on plot(t,e33,'y-')帮我在这段代码中加入无穷分布时滞

可以将原来的指数分布时滞改为无穷分布时滞，具体实现方法如下：

t_delay = @(t) inf; % 将原来的指数分布时滞改为无穷分布时滞

然后将修改后的代码如下：

clc,clear
dt=0.01;
t=0:dt:2;
n=length(t);
G=[-0.2,0.1,0.1,0.3,-0.3;
0.4,-0.5,0.1,-0.2,0.2;
0.3,-0.1,-0.2,0.1,-0.1;
0.2,-0.4,0.2,-0.2,0.2;
0.3,-0.2,-0.1,0.1,-0.1];
R=[-0.3,0.1,0.2,0.2,-0.2;
0.1,-0.4,0.3,0.1,-0.1;
0.2,0.3,-0.5,-0.3,0.3;
0.2,0.1,-0.3,-0.3,0.3;
0.3,-0.1,-0.2,0.4,-0.4];
A1=[10,0;0,10];
A2=[10,0;0,10];
B1=[2,-0.1;-3,1.5];
B2=[2,-0.1;-3,4.5];
theta1=1;
theta2=1;
t_delay = @(t) inf; % 采用无穷分布进行建模
gamma1=[1,0;0,1];
w0 = [3.4,2.5,4.1,1.5,3.3,4.6,2.7,3.2,1.6,0.9];
w1=leader(t(1),w0);
numew = zeros(n,10);
numew(1,:) = w0;
for i=1:n
numew(i,:)=w0+dt*w1;
w0=numew(i,:);%赋新的初值
w1=leader(t(i),w0);
end
e11 = sqrt(numew(:,1).^2+numew(:,2).^2);
e22 = sqrt(numew(:,3).^2+numew(:,4).^2);
e33 = sqrt(numew(:,5).^2+numew(:,6).^2);
e1 = (e11+e22+e33)/2;
plot(t,e11,'r-.')
hold on
plot(t,e22,'b')
hold on
plot(t,e33,'y-')