问题描述
我正在处理一个野生黑猩猩行为数据集（一个个体），该数据集收集的数据点在时间和空间上紧密相连。
我的模型现在如下所示：
onHR ~ z.no_indep_log+z.MRatio + sin(date.rad)+ cos(date.rad)+rain*I(z.time^2)+on_off_trail,data=xdata,family=binomial("logit")
我试图找出团体规模和阵型对使用习惯路线（开/关 HR）的可能性的影响。我的模型中的其他预测因素包括季节性变化、天气条件以及路线是否在人工研究路线上。
Acf 滞后 1 是 0.865
在 R 中，我如何控制由于此数据来自时间序列而导致的自相关，而不必包含随机效应？
解决方法
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