我有一些数据,显示动物什么时候到达了调查站。这里是一个示例csv文件 数据的前几行如下:
Site_ID DateTime HourOfDay MinTemp LunarPhase Habitat
F1 6/12/2013 14:01:00 14 -1 0 river
F1 6/12/2013 14:23:00 14 -1 0 river
F2 6/13/2013 1:21:00 1 3 1 upland
F2 6/14/2013 1:33:00 1 4 2 upland
F3 6/14/2013 1:48:00 1 4 2 river
F3 6/15/2013 11:08:00 11 0 0 river
我希望在R中执行一个循环线性回归,以确定峰值活动时间。因变量可以是DateTime或HourOfDay,哪个更容易就用哪个。我想将协变量Site_ID(随机效应)以及MinTemp、LunarPhase和Habitat纳入混合效应模型中。
我尝试使用程序circular的lm.circular函数,并有以下代码:
data<-read.csv("StackOverflowExampleData.csv")
data$DateTime<-as.POSIXct(as.character(data$DateTime), format = "%m/%d/%Y %H:%M:%S")
data$LunarPhase<-as.factor(data$LunarPhase)
str(data)
library(circular)
y<-data$DateTime
y<-circular(y, units ="hours",template = "clock24",rotation = "clock")
x<-data[,c(1,4,5,6)]
lm.circular(y=y, x=x, init=c(1,1,1,1), type='c-l', verbose=TRUE)
我一直收到这个错误:
Error in Ops.POSIXt(x, 12) : '/' not defined for "POSIXt" objects
显然这是一个已知的 bug,但我对 this threat about it 感到困惑,无法确定适当的解决方法。有什么建议吗?
此外,我的最终目标是运行 glm 的循环线性版本,然后使用 AIC 或其他信息理论方法测试几个模型之间的差异。我正在寻找的模型将是类似于这样的循环线性版本:
glmer(HourOfDay~MinTemp+LunarPhase+Habitat+(1|Site_ID),family=binomial,data=data)
也许这是对循环包的不恰当应用。如果是这样,我愿意接受其他模型和/或图形的建议,以使用数据和协变量研究峰值活动。
注意:我搜索了相关讨论并找到这个有点相关的线程,但它从未得到答复,没有要求在R中解决,并且范围不同。