对于时空数据，每个地点每一年有多个样本这种，通常怎么处理？我看到有建议求平均值做成aggregate data，然后模型里添加weights= n 来account for the different amount of sampling（http://bbolker.github.io/mixedmodels-misc/ecostats_chap.html）， 也有直接用Year做random effect；我现在需要做个线性mixed模型，然后我困扰的是，一 如果不用aggregate数据，好像没法添加残差选项（模型会报错说group里面没有unique 值）；如果用，模型的选择就大大受限制了，目前我只知道lme 和lmer里的weights怎么选。种您一般怎么处理的呢
数据结构以及模型描述如下：
https://stats.stackexchange.com/questions/438154/how-to-solve-autocorrelation-and-convergence-warning-in-glmm-lme4