你对情节的解释是正确的。显着性水平上唯一显着的互相关是滞后零。因此，我们不能说一个变量领先于另一个变量（也就是说，我们不能通过观察另一个变量来预见或预测一个变量的运动）。$5\%$

两个变量同时发展。相关性是正的，当一个增加另一个增加时，反之亦然。尽管如此，相关性并不太强（大约）。$0.3$

您只需将输出存储在对象中并查看元素即可获得互相关的确切值acf。

res <- ccf(x, y, lag.max = 30)
res
# information stored in the output object
names(res)
[1] "acf"    "type"   "n.used" "lag"    "series" "snames"
res$acf

如何仅提取 lag=0 的 acf 值？

滞后 0 ( )处的acf始终为1。$\text{corr}(X_t,X_t)$

是否正确解释滞后 = 0 存在互相关，因为对于此滞后，互相关高于虚线？

如果您的意思是“我会得出结论总体互相关不为零吗？” 那么是的，如果该虚线与您将使用的显着性水平相同（并且假设成立）。

如果它不在界限之外，这实际上并不意味着总体互相关实际上为零（这似乎令人惊讶）。但是，如果它的间隔非常接近零，则有时将其视为是合理的。

在这个例子中，我应该如何解释互相关的水平，这是否重要（正如我现在解释的那样，有一个小的互相关）？

0.3不一定小，这取决于你的尺度。在某些应用程序中它可能相当大，在其他应用程序中可能是中等的，在其他应用程序中可能很小。