我正在整理一个glmmTMB模型。每年5月,我在一个站点上收集了4年的数据。一年中的时间分辨率范围从几分钟(甚至同一分钟)到几天不等。
covariance vignette表示ar1()
结构需要一个规则的时间序列,但是ou(times + 0 | group)
结构可以处理不规则的时间。就是说-看来times
参数是一个因素-它如何在不规则的时间结构中起作用?
例如,这是对ou()
结构的正确使用吗?
df <- structure(list(DayYear = c(234, 220, 234, 231, 243, 229, 228,
223, 220, 218, 234, 237, 234, 231, 241, 237, 241, 241, 233, 234,
234, 232, 218, 227, 232, 229, 220, 223, 228, 224), DateTime = structure(c(1495477980,
1399590540, 1495479780, 1495225920, 1464631980, 1495052760, 1463324460,
1494525780, 1494256560, 1494088440, 1495471320, 1495730940, 1495476960,
1495225200, 1432919940, 1495725900, 1432924200, 1432918860, 1495384020,
1495479900, 1463848140, 1495298820, 1399420080, 1463253000, 1463692920,
1495037040, 1494275160, 1494510780, 1463348220, 1494597180), class = c("POSIXct",
"POSIXt"), tzone = ""), Year = c(2017, 2014, 2017, 2017, 2016,
2017, 2016, 2017, 2017, 2017, 2017, 2017, 2017, 2017, 2015, 2017,
2015, 2015, 2017, 2017, 2016, 2017, 2014, 2016, 2016, 2017, 2017,
2017, 2016, 2017), N = c(2, 2, 7, 2, 6, 4, 1, 4, 1, 3, 1, 6,
2, 2, 2, 2, 5, 5, 3, 5, 3, 2, 4, 1, 6, 2, 2, 3, 5, 2)), row.names = c(NA,
-30L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))
在一年内创建采样因子
df <- df %>%
arrange(DateTime) %>%
group_by(Year) %>%
mutate(times = 1:n()) %>%
ungroup() %>%
mutate(YearF = as.factor(Year),
times = numFactor(times))
mod1 <- glmmTMB(N ~ DayYear + YearF +
ou(times + 0 | YearF),
family = nbinom2,
data = df)
由于玩具数据集非常小(并且可能没有显示我需要显示的内容),因此该特定模型的运行效果不是很好-但这是在不规则时间序列下自相关结构的正确规范吗?
>答案 0 :(得分:1)
不,不是:您必须在numFactor
中使用小数时间/日期。您完成此操作的方式会将数据集强制等距排列。下面,我使用lubridate::decimal.date(DateTime) %% 1
来获取用作时间坐标的年分数变量。
library(dplyr)
library(lubridate)
library(glmmTMB)
df2 <- (df
%>% arrange(DateTime)
%>% group_by(Year)
%>% mutate(times = lubridate::decimal_date(DateTime) %% 1)
%>% ungroup()
)
df3 <- (df2
%>% mutate(YearF = as.factor(Year),
times = glmmTMB::numFactor(times))
%>% select(N, DayYear, YearF, times)
)
mod1 <- glmmTMB(N ~ DayYear + YearF +
ou(times + 0 | YearF),
family = nbinom2,
data = df3)