We present the \proglang{R} package \pkg{staRVe} for analyzing spatio-temporal point-referenced data in a hierarchical generalized linear mixed model framework. Our package is designed to be easy-to-use and computationally efficient for model fitting, covariate effect estimation, prediction, and model validation. Existing workflows can easily take advantage of our package, since data input and output uses the \pkg{sf} and \pkg{raster} data formats. We develop an understanding of the model through simulation, and work through a typical analysis using a case study of Carolina wren abundance.


翻译:我们提出\ proglang{R} 包件 \ pkg{staRVe}, 用于在等级通用线性通用混合模型框架内分析时空点参考数据。 我们的包件设计为易于使用, 且在模型安装、 共变效应估计、 预测和模型验证方面具有计算效率。 现有的工作流程可以很容易地利用我们的包件, 因为数据输入和输出使用\ pkkk{sf} 和\ pkk{raster} 数据格式。 我们通过模拟来了解模型, 并通过典型的分析, 利用卡罗来罗来罗来罗来罗来纳州 wren 丰量的案例研究来开展工作 。

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