glmmTMB 中的时间自回归：为啥它需要时间作为一个因素？

Posted 2023-02-16

【中文标题】glmmTMB 中的时间自回归：为啥它需要时间作为一个因素？

【英文标题】：Temporal autoregression in glmmTMB: why does it require time as a factor?glmmTMB 中的时间自回归：为什么它需要时间作为一个因素？

【发布时间】：2021-07-09 18:52:11

【问题描述】：

关于自相关，如果必须将时间序列作为因素提供给ar1()，glmmTMB 如何判断时间步长之间的距离？

在glmmTMB 中，ar1 要求时间步长均匀分布并编码为因子（请参阅此vignette）。给定一个数字时间序列time.steps，是否足以将其重新编码为as.factor(time.steps) 以使模型正确运行？如果必须提供时间序列作为一个因素，glmmTMB 如何判断时间点之间的距离？

【问题讨论】：

这是一个相当大的问题......理想情况下，每个 Stack Overflow 帖子都应该包含 一个 问题......你能把它分成多个更集中的问题吗？你读过cran.r-project.org/web/packages/glmmTMB/vignettes/… 吗？如果您有间隔不均匀的样本，您应该使用ou()协方差结构而不是ar1

@BenBolker 我确实看过小插图，但显然不够好。我忽略了需要坐标的方法，认为它们是特定于空间自相关的，但当然时间也是一个坐标系。我的失误。我提出了这个问题，具体说明了为什么 ar1() 需要时间作为一个因素。关于替代 ar(1) 语法形式的部分现在在这里：stats.stackexchange.com/questions/519799/…

相关性：***.com/questions/52918655/…

【参考方案1】：

将其重新编码为 as.factor(time.steps) 是否足以让模型正确运行？

是的。

如果必须提供时间序列作为一个因素，glmmTMB 如何判断时间点之间的距离？

假设因子的连续水平相隔一个时间步长（ar1() 协方差结构不允许不均匀间隔的时间步长：为此，您需要 ou() 协方差结构，您需要使用numFactor() 对时间值进行编码）。

更详细一点：AR1 结构随机效应的相关结构是

1     rho   rho^2  rho^3 ...
rho   1     rho    rho^2 ...
rho^2 rho   1      rho   ...
rho^3 rho^2 rho    1     ...
...   ...   ...    ...   ...

其中行/列位置对应于因子的时间步长/级别。所以除了时间步的order，我们真的不需要知道更多的东西，它是由因子的水平顺序指定的。