我可以使用协方差矩阵来指定 nlme 函数 gls 中的相关结构吗？答案

【问题标题】：Can I use a covariance matrix to specify the correlation structure in the nlme function gls?我可以使用协方差矩阵来指定 nlme 函数 gls 中的相关结构吗？
【发布时间】：2018-03-24 14:10:26
【问题描述】：

我希望使用 R 包 nlme 中的函数 gls 来分析一组嵌套的空间样本，其中许多样本至少在某些空间坐标中重叠。我想使用 corStruct 或 pdMat 对象来解释响应变量（我在每个空间样本中测量的东西）的非独立性，但我对如何做到这一点感到困惑。

我已经生成了一个协方差矩阵，它应该对空间样本之间非独立性的所有信息进行编码。每行/列是一个不同的空间样本，对角线包含每个空间样本捕获的采样单元的总数，非对角线元素包含空间样本之间共享的采样单元的计数。

我认为我应该在指定相关结构时使用 nlme 函数 gls，可能使用 corSymm 或 pdMat 对象。但是我只看到了通过公式指定 gls 中的相关结构的示例。如何使用我创建的协方差矩阵？

【问题讨论】：

如果您对数据建模的最佳方式有任何疑问，请联系Cross Validated。这似乎不是一个适合 Stack Overflow 的特定编程问题。
我在问如何专门将协方差结构放入 nlme 函数 gls 中。我应该使用 corSymm 吗？ pdMat?

标签： r regression nlme

【解决方案1】：

我发现你可以通过使用corSymm提供的一般相关结构来传递nlme函数gls一个正定相关矩阵。

# convert your variance covariance matrix into a correlation matrix
CM <- cov2cor(vcv_matrix)

# if your correlation matrix contains zeros, as mine did, you need to convert it to a positive-definite matrix that substitutes very small numbers for those zeros
CM <- nearPD(CM)$mat

# convert into a corStruct object using general correlation structure provided by corSymm
C <- corSymm(CM[lower.tri(CM)], fixed = T)

# correlation structure can now be included in a gls model
gls(y ~ x, correlation = C, method = "ML")

【讨论】：

FWIW 对于nearPD()，您需要担心的不是“包含零”，而是非正定性（例如，单位矩阵即使包含很多零也可以... )