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我根据三年观察的空气质量数据创建了以下图表，并想知道这些斜率在两个时间段（2018 年 3 月至 2019 年 3 月至 6 月的平均值与 2020 年 3 月至 6 月的平均值）是否不同：在此处输入图像描述

此处显示了我的数据框的快照： 在此处输入图像描述

该图是使用以下代码制作的：

Lockdown_Period_plot_weekday <- ggplot(COVID_NO2_weekday_avgs_Rathmines, aes(x = Date_1, y = avg_daily_Rath_NO2, color = Period, shape = Period)) +
   geom_smooth(method="lm", se = FALSE) +
   geom_point(size=2) +
   theme_bw() +
   labs(x = 'Date',
        y = 'Daily Avg [NO2] µg/m^3',
        title = 'Weekday NO2 Trends During Lockdown',
        subtitle = 'Rathmines AQ Station')

我知道我需要首先消除序列相关的影响（因为自变量是时间序列），但我不确定如何做到这一点。我应该使用该date列吗？或者我应该使用虚拟列Date_2来做到这一点？此列只是Month.Date用于创建一系列数字和连续的 x 值的串联。

我使用该gls()函数来执行此操作，并且相信我已将该date列指定为我的序列相关。

我的尝试显示在这里：

library(nlme)
m <- gls(avg_daily_Rath_NO2 ~ Period,
         data=COVID_NO2_weekday_avgs_Rathmines,
         correlation=corARMA(p=1, q=0, form=~date))
summary(m)

输出：

Generalized least squares fit by REML
  Model: avg_daily_Rath_NO2 ~ Period 
  Data: COVID_NO2_weekday_avgs_Rathmines 

Correlation Structure: ARMA(1,0)
 Formula: ~date 
 Parameter estimate(s):
     Phi1 
0.6066636 

Coefficients:

 Correlation: 
                      (Intr)
PeriodMarch-June 2020 -0.569

Standardized residuals:
       Min         Q1        Med         Q3 
-1.8573362 -0.6487672 -0.1588551  0.5597100 
       Max 
 3.4017470 

Residual standard error: 10.46725 
Degrees of freedom: 256 total; 254 residual

在此处输入图像描述 在此处输入图像描述

当谈到线性回归输出时，我有点生疏，不知道如何解释这个。

此外，我想检查我的模型结构是否正确，以实现我想要的输出。

对此的任何帮助将不胜感激。

-TL;博士-

  1. 我想在两条线上运行 ANCOVA，以确定Period变量的斜率是否不同。
  2. 我想消除序列相关的影响，因为自变量是时间序列。

实现这一目标的最有效方法是什么？

如有必要，可以提供更多信息。

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