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。

相关问题

为啥acf下面坐标是0.1的单位？这不是滞后期的意思吗

ACF 图像下面的坐标表示滞后期（Lag），而不是 0.1 的单位。每个滞后期表示数据序列中当前观察值与前面第几个观察值之间的时间间隔。例如，滞后期为 1 表示当前观察值与前一个观察值之间的时间间隔，滞后期为 2 表示当前观察值与前面第二个观察值之间的时间间隔，以此类推。在 ACF 图像中，滞后期通常用来表示自相关系数的计算时使用的滞后阶数，因此其单位是整数。

ACF 图像中方框下方的数字表示置信区间的范围，通常以 0.1 的单位逐步增加。这是因为在计算置信区间时，常用的标准差是样本自相关系数的标准差，通常情况下，样本自相关系数的标准差较小，因此置信区间的范围较窄，以 0.1 为单位逐步增加可以更好地展示置信区间的变化情况。如果你想将 ACF 图像中的置信区间宽度单位修改为其他值，可以使用 `ci.width` 参数来指定置信区间的宽度。

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。