r - GAM 中的时间自相关

Question

我正在对过去大约 40 年中零星收集的物种计数数据与一系列环境预测因子进行建模。目前，我的 GAM 是这样的:

k = gam(CountIndividuals ~ s(Date, bs = 'cr', k = 8) + 
s(ENSO, bs = 'cr', k = 4) + s(mean_wind_speed, bs = 'cr', k = 4) + 
s(CHL, bs = 'cr', k = 4) + s(SST, bs = 'cr', k = 4) + 
s(SIOD, bs = 'cr', k = 4), family = nb(link = log), 
data = Shy_Albatross, method = "REML")

我一直担心变量的自相关性，但是在使用 ACF() 检查 k$residuals 时和 PACF()似乎没有任何自相关。

我的问题是我是否需要单独评估模型中的每个变量？这些值应该存在自相关，但是我不确定这是否相关。

Answer 1

该模型的假设是观测值是 有条件独立的。如果您通过模型中的项对自相关进行建模，并且可以合理预期 Date 的平滑函数模型中的其他变量考虑了数据中的时间结构，因此一旦我们考虑模型，观察结果是独立的。

通过查看残差，您正在查看以模型为条件的观察结果。