R 具有不规则时间自相关的glmmTMB

我正在组装一个glmmTMB模型。我每年5月在一个地点收集了4年的数据。一年内的时间分辨率可以从几分钟（甚至同一分钟）到几天不等。 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。这就是说，

时间

参数似乎是一个因素——在时间结构不规则的情况下，它是如何工作的

例如，这是否正确使用了

ou（）

结构

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"))

df%
组别(年份)%>%
突变（次数=1:n（））%>%
解组（）%>%
突变（YearF=as.factor（Year），
次数=numFactor（次））
mod1不，它不是：您必须在
numFactor
中使用十进制时间/日期。您这样做的方式强制数据集的间距相等。下面我使用
lubridate:：decimal.date（DateTime）%%1
获取用作时间坐标的年份变量的分数

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)

库（dplyr）
图书馆（lubridate）
图书馆（glmmTMB）
df2%排列（日期时间）
%>%分组单位（年）
%>%突变（时间=润滑：：十进制日期（日期时间）%%1）
%>%解组（）
)
df3%突变（YearF=年因子），
times=glmmTMB:：numFactor（times））
%>%选择（N，DayYear，YearF，times）
)
mod1那么你是说这个小插曲有一个问题，考虑到这一节的开头是“将数字时间编码在因子级别中，我们现在可以尝试Ornstein–Uhlenbeck协方差结构”？：-）这个小插曲在技术上是正确的，但不清楚。示例中使用的时间序列恰好是等距整数。。。数字时间以因子级别（而不是因子值）进行编码。
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)