Учет автокорреляции временных рядов в GAMM в R
Я изучаю, как экологические / океанографические факторы влияют на вылов рыбы. У меня есть следующий GAMM в R, используя gam функция:
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 переменная, идентифицирующая отдельных рыбаков, которая является случайной частью GAMM.effort используется в качестве офсета, чтобы стандартизировать вес улова в зависимости от количества используемых орудий лова.day.in.series это заказанные дни во временном ряду (1 - 6000) и month календарный месяц, чтобы показать сезонные эффекты. Все остальные переменные представляют собой различные данные об окружающей среде.
Графики ACF и частичного ACF указывают на наличие автокорреляции в данных. На графике ACF есть значительные задержки примерно до 30, и я не совсем уверен, что говорит мне частичный график ACF.
Из того, что я исследовал, мне нужно включить corARMA в мою модель. Можно ли это сделать с помощью gam функция или делает gamm нужно использовать вместо этого? Я также не уверен, если случайные величины (fisherID) и смещения влияют на это каким-либо образом.
Любая помощь / совет будет принята с благодарностью.
0 ответов
Думаю, вам нужен аргумент "correlation = corARMA(form=...,p =, q =)" в функции gamm