Автокорреляция в двоичных временных рядах с несколькими группами

Я пытаюсь оценить степень автокорреляции во временных рядах двоичных иерархически структурированных экологических данных. У меня есть данные о наличии или отсутствии (1 или 0) организма, измеренные в нескольких независимых точках (n = 469) каждые 6 месяцев в течение 11 лет (что дает 22 точки через равные промежутки времени).

Вот некоторые фиктивные данные для работы:

# Create dummy time series (random 0 or 1 value for absent or present)
# Format of time series is matrix with rows as sites and columns as time points

set.seed(1)

dat <- matrix(sample(0:1, 469*22, replace=T), nrow=469, ncol=22)

Я хотел бы знать степень последовательной корреляции присутствия / отсутствия организмов на каждом участке (время = t против времени = t - 1, t - 2, t - 3, ..., t - 21). Хотя данные пространственно структурированы, меня особо не интересуют тенденции на конкретном сайте, а только общие отношения. Может ли кто-нибудь помочь мне определить подходящий способ форматирования данных для использования в пакете (например, «acf») или пользовательскую функцию, предназначенную для решения этой проблемы?


r time-series cross-correlation binary-data
person MCNC    schedule 07.07.2015    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Как насчет этого?

set.seed(1)

dat <- data.frame(id=1:469,matrix(sample(0:1, 469*22, replace=T), nrow=469, ncol=22))
library(tidyr);library(dplyr)


dat %>%
  gather(time,dummy,-id)->dat2
library(lme4)
model<-glmer(dummy~time+(1|id),dat2,family="binomial")
vcov(model) #variance-covariance matrix
person Andrew Taylor    schedule 07.07.2015
comment
Спасибо за предложение. Мне нравится это направление, но я не уверен, что оно дает мне правильный ответ. Из анализа GLMM (с использованием glmer) я знаю, что присутствие-отсутствие во время t-1 является отличным предиктором присутствия-отсутствия во время t. Но этого не видно на графике матрицы ковариации и дисперсии для предложенной вами модели. См. График уровня здесь (показаны мои реальные данные, а не фиктивные данные): s10.postimg.org/ pj468ak21 / vocv_levelplot.jpg - person MCNC; 08.07.2015