Hilfe bei GAMM bzw Zeitreihenanalyse
Verfasst: Fr Jan 03, 2025 12:46 pm
Hallo Liebe Menschen,
ich benötige Hilfe in R. Ich habe schon etwas Erfahrung mit R, bin mir aber trotzdem immer sehr unsicher, ob die Tests die ich mache wirklich Sinn ergeben und hätte gerne etwas beistand. Man könnte fast sagen, ich fühle mich nicht selbstbewusst genug für R
Hier ein kleiner Einblick.
Ich habe das Flächenwachstum von (Bodenbewohnenden/Bodenüberwachsenden) Pflanzen an 3 Standorten (je eine Fläche Pro Standort) gemessen (Alle zwei Wochen) über ein Jahr lang. Ich habe also alle 2 Wochen einen Flächenwert aufgenommen. Zusätzlich dazu, habe ich über das Jahr hinweg, mithilfe von Messgeräten auch Temperatur und Feuchtigkeitswerte (alle 15 bzw alle 30 min gemessen).
1. Um die Flächengröße untereinander zu vergleichen bzw zu schauen ob sich die Größe der Pflanze je nach Standort unterscheiden, habe ich den Kruskal Wallis test gemacht (da keine Normalverteilung...etc).
2. Um zu schauen, ob bei einer größeren Fläche Pflanzenkörpern auch mehr Blüten entstehen, habe ich eine Spearman Korrelation und eine lineare Regression gemacht, bei der auch die erwarteten Ergebnisse herausgekommen sind.
3.Ich würde nun gerne wissen, ob die Temperatur/Feuchtigkeit einen Einfluss auf das Wachstum haben. Da ich innerhalb jedes Standortes abhängige Daten habe (Zeitreihendaten), ich eine nicht lineare Abhängigkeit erwarte, Verschiedene Gruppen (Standorte) habe, entschied ich mich für eine GAMM.
Nun, mein Gedankengang war folgender: Pro Standort habe ich berechnet:
Die Anzahl der Tage zwischen den Messungen (es waren nicht immer genau 14 Tage, manchmal 12, manchmal 18 etc...)
Das tägliche Wachstum der Pflanze (Durchschnitt der gesamten Messungen/Tage zwischen den Messungen *14)
der Temperaturdurchschnitt (von den Tagen zwischen den Messungen also bspw. Temperaturdurchschnitt der letzten 18 Tage) und davon dann die tägliche Durchschnittstemperatur und feuchtigkeit.
Meine GAMM sieht dann so aus:
gamm_Standort2 <- gam(Wachstum ~ s(Temp_DurchschnittTage, k=3) +
s(Feucht_DurchschnittTage, k=3),
correlation = corAR1(form = ~ Datum), #berücksichtigung der Korrelation der Daten
data = Area_S1P2)
summary(gamm_Standort2)
Entschuldigt die lange Nachricht. Ich hoffe es ist einigermaßen verständlich was ich geschrieben habe. Meine Frage ist, ergibt das Sinn?
Liebe Grüße
ich benötige Hilfe in R. Ich habe schon etwas Erfahrung mit R, bin mir aber trotzdem immer sehr unsicher, ob die Tests die ich mache wirklich Sinn ergeben und hätte gerne etwas beistand. Man könnte fast sagen, ich fühle mich nicht selbstbewusst genug für R
Hier ein kleiner Einblick.
Ich habe das Flächenwachstum von (Bodenbewohnenden/Bodenüberwachsenden) Pflanzen an 3 Standorten (je eine Fläche Pro Standort) gemessen (Alle zwei Wochen) über ein Jahr lang. Ich habe also alle 2 Wochen einen Flächenwert aufgenommen. Zusätzlich dazu, habe ich über das Jahr hinweg, mithilfe von Messgeräten auch Temperatur und Feuchtigkeitswerte (alle 15 bzw alle 30 min gemessen).
1. Um die Flächengröße untereinander zu vergleichen bzw zu schauen ob sich die Größe der Pflanze je nach Standort unterscheiden, habe ich den Kruskal Wallis test gemacht (da keine Normalverteilung...etc).
2. Um zu schauen, ob bei einer größeren Fläche Pflanzenkörpern auch mehr Blüten entstehen, habe ich eine Spearman Korrelation und eine lineare Regression gemacht, bei der auch die erwarteten Ergebnisse herausgekommen sind.
3.Ich würde nun gerne wissen, ob die Temperatur/Feuchtigkeit einen Einfluss auf das Wachstum haben. Da ich innerhalb jedes Standortes abhängige Daten habe (Zeitreihendaten), ich eine nicht lineare Abhängigkeit erwarte, Verschiedene Gruppen (Standorte) habe, entschied ich mich für eine GAMM.
Nun, mein Gedankengang war folgender: Pro Standort habe ich berechnet:
Die Anzahl der Tage zwischen den Messungen (es waren nicht immer genau 14 Tage, manchmal 12, manchmal 18 etc...)
Das tägliche Wachstum der Pflanze (Durchschnitt der gesamten Messungen/Tage zwischen den Messungen *14)
der Temperaturdurchschnitt (von den Tagen zwischen den Messungen also bspw. Temperaturdurchschnitt der letzten 18 Tage) und davon dann die tägliche Durchschnittstemperatur und feuchtigkeit.
Meine GAMM sieht dann so aus:
gamm_Standort2 <- gam(Wachstum ~ s(Temp_DurchschnittTage, k=3) +
s(Feucht_DurchschnittTage, k=3),
correlation = corAR1(form = ~ Datum), #berücksichtigung der Korrelation der Daten
data = Area_S1P2)
summary(gamm_Standort2)
Entschuldigt die lange Nachricht. Ich hoffe es ist einigermaßen verständlich was ich geschrieben habe. Meine Frage ist, ergibt das Sinn?
Liebe Grüße