weixin_48230888的博客

贝叶斯网络（Bayesian Network, BN）作为一种结合图论与概率统计的强大建模工具，为解决这一难题提供了新的思路。它不仅能灵活地整合多种统计模型（如回归模型、时间序列分析、机器学习方法等），还能通过有向无环图（DAG）直观地刻画变量间的因果结构，从而在数据驱动的基础上实现因果关系的推断与验证。自20世纪80年代问世以来，贝叶斯网络已在生态学、环境科学、医学、经济学和社会学等多个领域展现出广泛的应用价值，帮助研究者从复杂的观测数据中提取出可靠的因果信息。

生物群落数据多样而复杂，涉及众多统计分析方法。主要特点为聚焦生态学研究领域，从R语言基础操作和作图、数据准备整理，到各种数量分析方法的应用情景分析，实现从数据整理到分析结果展示的完整科学研究数据分析过程，将《R语言基础》、《tidyverse数据清洗》、《多元统计分析》、《随机森林模型》、《回归及混合效应模型》、《结构方程模型》及《统计结果作图》进行了组合（7合1）4）广义线性混合效应模型分析计数数据及模型选择：泊松、伪泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项、零截断泊松及零截断负二项模型。

从自编程计算到调用Meta包（meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等），全程分析如何进行meta计算、meta诊断、贝叶斯meta、网状meta、亚组分析、meta回归及作图。3)如何对Meta模型进行统计检验和构建嵌套模型、分层模型（混合效应）1)Meta诊断分析（t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等统计量）4)Meta回归和普通回归、混合效应模型的对比及结果分析。

(1)SEM的定义、生态学领域应用及历史回顾(2)SEM的基本结构(3)SEM的估计方法(4)SEM的路径规则(5)SEM路径参数的含义(6)SEM分析样本量及模型可识别规则(7)SEM构建基本流程。

从自编程计算到调用Meta包（meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等），全程分析如何进行meta计算、meta诊断、贝叶斯meta、网状meta、亚组分析、meta回归及作图。3)统计学基础和常用统计量计算（sd\se\CI）、三大检验（T检验、卡方检验和F检验）1)Meta诊断分析（t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等统计量）4)Meta回归和普通回归、混合效应模型的对比及结果分析。

1) NetCDF、GeoTIFF、HDF、IMG、DWG、DEM等多维时空数据的读取、处理与导出。2、AI大模型助力R语言空间做图——image、levelplot、spplot。2、AI大模型助力R语言空间专题图——tmap、leaflet。1) 机器学习模型的构建（数据标准化、数据分割、超参数优化）1、AI大模型助力R语言空间做图——ggplot2。1、AI大模型助力R语言空间做图——plot。1) 时空大数据缺失值、重复值、异常值处理。2) 空间矢量数据的坐标系定义、转换。

生物群落数据多样而复杂，涉及众多统计分析方法。课程的主要特点为聚焦生态学研究领域，从R语言基础操作和作图、数据准备整理，到各种数量分析方法的应用情景分析，实现从数据整理到分析结果展示的完整科学研究数据分析过程，将《R语言基础》、《tidyverse数据清洗》、《多元统计分析》、《随机森林模型》、《回归及混合效应模型》、《结构方程模型》及《统计结果作图》进行了组合（7合1）。4）广义线性混合效应模型分析计数数据及模型选择：泊松、伪泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项、零截断泊松及零截断负二项模型。

在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。大多数情况下变量间的相关性非常复杂，而且随着变量取值的变化而变化，而这些相关系数都是全局性的，因此无法提供变量间相关性变化的细节；Copula不但可以提供不同取值范围内变量间相关的结构和函数细节，而且可以应用于相关时间序列及回归分析的研究中，大大拓展了回归及时间序列分析的适用范围。相对于相关系数，Copula理论比较深奥不易掌握，需要借助专门的软件或工具，运用规范的统计学方法才能得到正确的结果。

贝叶斯统计已经被广泛应用到物理学、生态学、心理学、计算机、哲学等各个学术领域，其火爆程度已经跨越了学术圈，如促使其自成统计江湖一派的贝叶斯定理在热播美剧《The Big Bang Theory》中都要秀一把。2） R语言基本操作，包括向量、矩阵、数据框及数据列表等生成和数据提取等。5）长宽数据转换、空值（NA）等填充及删除、分组、排序及汇总等。4）数据生成：数据合并、数据拆分、新数据生成（字符操作）等。2）贝叶斯回归分析建模、模型诊断、交叉验证、预测和绘图。专题四：贝叶斯回归模型-回归、方差及协防差分析。

训练内容包括 R 语言入门、结构方程模型原理简介、lavaan 包简介及应用案例、潜变量分析、复合变量分析、非线性/非正态/缺失数据、分类变量、分组数据、 嵌套/分层/多水平数据、重复测量和时间数据、空间数据及非递归模型。可通过图形化方式清晰展示系统中多变量因果关系网，具有强大的数据分析功能和广泛的适用性，是近年来生态、进化、环境、地学、医学、社会、经济等众多领域应用十分广泛的统计方法。统介绍结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示的全过程。2) lavaan 简介、语法及结构方程模型分析入门。

在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果，但这些系数都存在着无法克服的困难。大多数情况下变量间的相关性非常复杂，而且随着变量取值的变化而变化，而这些相关系数都是全局性的，因此无法提供变量间相关性变化的细节；Copula不但可以提供不同取值范围内变量间相关的结构和函数细节，而且可以应用于相关时间序列及回归分析的研究中，大大拓展了回归及时间序列分析的适用范围。

在R语言结构方程程序包中，piecewiseSEM语法简洁，将结构方程模型拆分为多个组分（component）模型进行拟合和评估，可与混合效应模型实现无缝对接，在应对研究系统中复杂数据结构和类型，如多层数据嵌套和非正态分布类型变量（二项分布、泊松分布），有明显的优势。(2) R语言基本操作，包括向量、矩阵、数据框及数据列表等生成和数据提取等。(3) R语言数据文件读取、整理（清洗）、结果存储等（含tidverse）(3) piecewiseSEM系统发育相关数据纳入结构方程实例。

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题一：统一基础：课前完成学习【R入门及Rstudio与结构方程模型（SEM）生态领域应用。

机器学习已经成为继理论、实验和数值计算之后的科研“第四范式”，是发现新规律，总结和分析实验结果的利器。机器学习涉及的理论和方法繁多，编程相当复杂，一直是阻碍机器学习大范围应用的主要困难之一，由此诞生了Python，R，SAS，STAT等语言辅助机器学习算法的实现。在各种语言中，R语言以编程简单，方法先进脱颖而出,本次机器学习基于现代Ｒ语言，Tidyverse,Tidymodel语法。

由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，当前统计的范畴已覆盖了气象、环境、医学、经济、教育、社会学等社会生活的一切领域，几乎成为通用的方法论科学，被广泛用于研究社会和自然界的各个方面，并发展成为有着许多分支学科的科学。...

文献计量学是指用数学和统计学的方法，定量地分析一切知识载体的交叉科学。它是集数学、统计学、文献学为一体，注重量化的综合性知识体系。特别是，信息可视化技术手段和方法的运用，可直观的展示主题的研究发展历程、研究现状、研究热点和发展态势。...

有限单元法在岩土工程问题中应用非常广泛，很多商业软件如Plaxis/Abaqus/Comsol等都采用有限单元解法。

贝叶斯统计学是一门基本思想与传统基于频率思想的统计学完全不同的统计学方法；它以其灵活性和先进性在现代的统计学中占据着重要的地位。

贝叶斯网络是一种结合图论与统计学理论提出的新型模型。贝叶斯网络不但能够统合已有的各种统计学方法，如混合回归模型，LASSO,自回归模型，隐马模型等等；而且在很大程度上能够弥补统计学模型不能够进行因果推断的缺憾。...

贝叶斯统计学是一门基本思想与传统基于频率思想的统计学完全不同的统计学方法；它以其灵活性和先进性在现代的统计学中占据着重要的地位。

在水利、环境、生态、机械以及航天等领域中，数学模型已经成为一种常用的技术手段。

本课程将从科学研究中各种数据情况和分析方法概述出发，首先介绍传统回归分析方法，包括一般线性回归（lm）、广义线性回归（glm）等R语言实现方法；然后进一步介绍混合效应模型，包括线性混合效应模型（lmm）、广义线性混合效应模型(glmm)；然后介绍回归及混合效应模型贝叶斯实现方法、嵌套型随机效应混合效应分析及贝叶斯方法、时间和空间自相数据纳入混合效应模型及贝叶斯实现，系统发育数据纳入混合效应模型及贝叶斯实现以及非线性数据分析包括广义可加（混合）模型和非线性（混合）模型及贝叶斯实现。

贝叶斯统计学是一门基本思想与传统基于频率思想的统计学完全不同的统计学方法；它以其灵活 性和先进性在现代的统计学中占据着重要的地位