Несмотря на многие усилия, я не могу запустить линейную смешанную модель из-за термина автокорреляции. На самом деле, мне не удается кодировать как вложенный дизайн, так и случайные уклоны внутри него.
Например, давайте представим несколько ежемесячных отловов диких кроликов в килограммах на 5 участках в течение 21 года:
site<- rep(rep(c("Golden Cave","Ringo's place","Damned Dam","Knockampton","Easy Fuzzy"),each=12),21)
year <- rep(2000:2020, each=12*5)
month <- rep(seq(1,12),21*5)
rabbit_captures <- rnorm(12*21*5, 50, 10)
dataset <- as.data.frame(cbind(site,year,month,rabbit_captures))
dataset$rabbit_captures <- as.numeric(dataset$rabbit_captures)
Тогда часть моделирования, которую я не могу выполнить:
library(nlme)
library(MASS)
model_lme <- lme(fixed = log(rabbit_captures) ~ site,
random = ~ site|year/month,
correlation = corAR1(value = 0.9, form = ~ site|year/month),
data = dataset, method = "ML",
control = lmeControl(opt = 'optim'))
Я отчаянно получаю ошибку, которая, я полагаю, относится к переменной "site" в рамках термина структуры автокорреляции:
Ошибка в as.character.factor (X, ...): неправильный коэффициент
Я могу запустить модель без автокорреляции:
model_lme_wo_autocorrelation <- lme(fixed = log(rabbit_captures) ~ site,
random = ~ site|year/month,
data = dataset, method = "ML",
control = lmeControl(opt = 'optim'))
И мне действительно интересно включить автокорреляцию для сравнения обеих моделей.