我正在调查环境/海洋学因素如何影响渔业上岸量。我使用gam函数在R中有以下GAMM：
GAMM1 <- gam(log(weight.landed + 1) ~ s(day.in.series) + s(month) + s(wind.speed) + s(wind.direction,bs="cc") + s(SST) + s(Chl.a) + s(fisherID,bs="re") + offset(log(effort)), data=mydata)
fisherID是识别个体渔民的变量，它是GAMM的随机部分。
effort用作偏移量，以将捕获量的重量标准化为所用渔具的数量。
day.in.series是时间序列中的有序天数（1 - 6000），month是显示季节性影响的日历月。
所有其他变量都是各种环境数据。
ACF和partial ACF图表明数据中存在自相关。在ACF情节中，存在显着的滞后直到大约滞后30，并且我不完全确定部分ACF情节告诉我什么。
根据我的研究，我需要将corARMA合并到我的模型中。可以使用gam函数完成，还是需要使用gamm？我也不确定随机变量（fisherID）和偏移是否会以任何方式影响这一点。
非常感谢任何帮助/建议。
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我认为您需要在函数gamm中添加参数“ correlation = corARMA（form = ...，p =，q =）”
