对于时空数据,每个地点每一年有多个样本这种,通常怎么处理?我看到有建议求平均值做成aggregate data,然后模型里添加weights= n 来account for the different amount of sampling(http://bbolker.github.io/mixedmodels-misc/ecostats_chap.html), 也有直接用Year做random effect;我现在需要做个线性mixed模型,然后我困扰的是,一 如果不用aggregate数据,好像没法添加残差选项(模型会报错说group里面没有unique 值);如果用,模型的选择就大大受限制了,目前我只知道lme 和lmer里的weights怎么选。种您一般怎么处理的呢
数据结构以及模型描述如下:
https://stats.stackexchange.com/questions/438154/how-to-solve-autocorrelation-and-convergence-warning-in-glmm-lme4
R如何解决GLMM (lme4)中的自相关和convergence problem?
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