r - glmmTMB 中的时间自回归：为什么它需要时间作为一个因素？

Question

关于自相关，如果必须将时间序列作为一个因素glmmTMB提供，如何判断时间步长相距多远？ar1()

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

Answer 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，您需要使用它numFactor()来编码时间值）。

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。所以我们真的不需要知道比时间步长的顺序更多的东西，它是由因子水平的顺序指定的。