statsmodels RollingOLS：仅使用 numpy 数组，RollingOLS 似乎忽略了 x 轴变量

Question

我确定我一定做错了什么，但我走了。 我正在尝试根据已知结果测试 StatsModels 中的 RollingOLS 函数，但我得到的结果出乎意料。

我已经为函数 sin(t) 生成了 [0,2pi] 范围内的一些数据。 我预计，如果我采用此数据的滚动最小二乘法，我应该得到近似 cos(t) 的数据，因为 d/dt( sin(t) ) = cos(t)。

我想使用 numpy 数组而不是 Pandas 数据框，因为我不想需要 Pandas（即使它很棒）。

当我从 RollingOLS 得到结果斜率时，该函数根本不近似 cos(t) 并且在生成 x 轴时似乎忽略了 t 变量。

代码：

import math
import numpy as np
from statsmodels.regression.rolling import RollingOLS

t = np.array(range(0,1001))/(1000)*2*math.pi
Y = np.sin(t)

window = 2

model = RollingOLS(Y,t,window=window)
results = model.fit()
results.plot_recursive_coefficient()

我得到的结果很容易看出不是cos(t)：

看图中的 x 轴，它似乎使用了 t 的索引（介于 0 和 1000 之间），而不是 t 值本身（介于 0 和 2pi 之间）。

请帮我弄清楚我做错了什么！ TIA.