#r #glm #mixed-models #spatial-index #autocorrelation
#r #glm #смешанные модели #пространственный индекс #автокорреляция
Вопрос:
В моем фрейме данных у меня есть мои наблюдения в блоках времени, поэтому, чтобы оценить эффект года, я решил использовать модель со смешанным эффектом, указав год выборки как случайный эффект. Это простой пример того, как я действовал :
modele <- glmer(P_A ~ Tmax (1 | year) ,
data = Data_Species_std_, family=binomial(link="logit"),
control=glmerControl(optimizer="bobyqa",
optCtrl=list(maxfun=1500000)))
где P_A наблюдения присутствия-отсутствия. Из этой модели я хочу проверить пространственную автокорреляцию остатков, но я не знаю, правильно ли извлекать остаток этой модели resid(modele) и выполнять тест Морана I на нем, поскольку существует временная задержка между моими наблюдениями и, следовательно, между моими остатками. В противном случае, каков наилучший способ выполнить такой тест?
Комментарии:
1. голосование за закрытие / переход к перекрестной проверке . tl; dr было бы разумно проверить остатки этой модели на предмет пространственной автокорреляции, но стоило бы подумать о том, какую пространственную автокорреляцию вы ищете (т. Е. Являются ли пространственные отклонения постоянными во времени или они различаются между временными блоками?)
2. @BenBolker большое вам спасибо за ваш комментарий, на самом деле, я думаю, что для меня более важно провести тест по временным блокам (выполнить тест между местоположениями, которые были отобраны в том же году). Но какие инструменты позволяют мне проводить такой тест?