python使用statsmodels包中的tsa.acf函数指定nlags参数计算指定滞后位置个数（级别）时间序列数据自相关性（autocorrelation for specific lag）

python使用statsmodels包中的tsa.acf函数计算时间序列数据所有滞后位置个数（级别）的自相关性、tsaplots函数可视化时间序列数据所有滞后位置个数（级别）的自相关性

python使用statsmodels包中的tsaplots函数和lags参数可视化时间序列数据指定滞后位置个数（级别）以前的所有自相关性、自定义设置自相关图的标题、数据点的色彩

Python使用matplotlib可视化时间序列自回归ACF图和偏自回归PACF图、ACF图显示了时间序列与其自身滞后的相关性、PACF显示了任何给定的滞后（时间序列）与当前序列的自相关性

R语言使用psych包的fa函数对指定数据集进行因子分析（输入数据为相关性矩阵）、使用rotate参数指定进行正交旋转提取因子、使用nfactors参数指定抽取的因子个数、fa函数因子分析结果解读

R语言使用psych包的fa函数对指定数据集进行因子分析（输入数据为相关性矩阵）、使用rotate参数指定进行斜交旋转提取因子、编写自定义函数通过因子模式矩阵与因子相关性矩阵相乘计算因子载荷矩阵

R语言使用psych包的cor.test函数检验dataframe中多个数值数据列之间的相关性系数是否具有统计显著性、对相关性系数进行显著性检验

R语言使用substring函数自定义指定起始位置（first）参数和终止位置(last)参数抽取字符串中的指定范围的字符串子序列

R语言使用differ函数计算向量数据的滞后差值或者迭代差值（自定义设置lag = 2、计算间隔一个数据的滞后差值、中间间隔了一个数据）

R语言使用psych包的fa函数对指定数据集进行因子分析（输入数据为相关性矩阵）、使用rotate参数指定进行斜交旋转提取因子、并获取因子分数、因子得分系数（scoring coefficients）

R语言使用cor函数计算相关性矩阵进行相关性分析，使用corrgram包的corrgram函数可视化相关性矩阵、行和列使用主成分分析重新排序、以将具有相似相关模式的变量聚类在一起