这是我在这里的第一篇文章，寻求帮助。我对时间数据集的分析比较陌生。我有 R 和开发线性模型的经验，所以我想弄清楚我尝试的方法是否适合时间数据，或者我是否需要做一些不同的事情。

数据：跨越一年的每月金属浓度测量值，缺少几个月。由于缺少几个月，我很高兴我无法在 R 中建立真正的时间序列分析（对吗？）。我有几个要评估的预测变量（降雨量、温度等）。

方法：为每个预测变量和采样月份构建一个 GLM。我正在考虑在 R 的 nlme 包中使用 gls 函数，以便我可以检查自相关。

目标：确定解释时间水数据模式的因素

问题： - 即使数据可能存在季节性，我是否可以对时间数据使用 glm 方法？- 我如何测试误差项中的时间自相关？我知道我可以在 gls 中设置一些相关结构，但还没有弄清楚如何设置以及哪个最适合测试时间自相关。

示例数据集和方法如下。如果我的建议是否合适，我将不胜感激。如果没有，替代方法的建议将是一个很大的帮助。

dat<-data.frame(month=c("Jan","Jan","Jan","Feb","Feb","Feb","Jun","Jun","Jun"),
wat=c(0.4,0.5,0.6,1,1.5,1.8,0.4,0.3,0.8),
rain = c(100,110,120,200,210,220,300,310,330), 
temp = c(10,11,12,14,12,13,10,12,8))

m0<-gls(wat~month+rain+temp,correlation = corAR1(),data=dat)

谢谢！