zmjia111的博客

R语言是一种用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GNU系统的一个自由、免费、开源的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具1。R是由Ross Ihaka和Robert Gentleman在1993年开发的一种编程语言，拥有广泛的统计和图形方法目录，包括机器学习算法、线性回归、时间序列、统计推理等1。大多数R库都是用R编写的，但是对于繁重的计算任务，最好使用C、c++和Fortran代码1。

1.文献计量学方法基本介绍2.与其他综述方法区别联系3.各学科领域应用趋势近况4.主流分析软件优缺点对比。

例如在科研编程、绘图领域： 1、编程建议和示例代码: 无论你使用的编程语言是Python、R、MATLAB还是其他语言，都可以为你提供相关的代码示例。2、数据可视化: 生成各种类型的数据可视化图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图、热力图等。3、统计分析: 描述统计、假设检验、回归分析等，提供相关的建议和示例代码，帮助你理解和解释数据。7、科研方法论: 可以讨论和介绍科研的方法论，包括实验设计、数据采集、结果解释和报告撰写等方面的建议。15.5 （动手练习）使用Inpainting进行图像的局部重绘。

GPT采用自监督学习的方式进行预训练，可以利用大量的文本语料库进行训练，进一步提高模型的自然语言理解和生成能力。随着训练的深入，GPT技术的语言生成质量也将不断提升。只能实现单向文本生成：与一些双向解码器（如BERT）不同，GPT采用单向的解码器，只能利用前面的上下文信息进行生成，无法利用后面的文本信息，因此其生成文本的连贯性和逻辑性可能不如双向解码器。总之，GPT技术是一项非常有用的人工智能技术，它具有极高的语言生成能力和自我训练能力，广泛应用于自然语言处理领域，并且在未来还将拥有更加广泛的应用前景。

例如在科研编程、绘图领域： 1、编程建议和示例代码: 无论你使用的编程语言是Python、R、MATLAB还是其他语言，都可以为你提供相关的代码示例。3、统计分析: 描述统计、假设检验、回归分析等，提供相关的建议和示例代码，帮助你理解和解释数据。4、机器学习和数据挖掘: 可以为你提供相关的算法介绍、模型建立和调参建议，以及示例代码。7、科研方法论: 可以讨论和介绍科研的方法论，包括实验设计、数据采集、结果解释和报告撰写等方面的建议。15.5 （动手练习）使用Inpainting进行图像的局部重绘。

例如在科研编程、绘图领域： 1、编程建议和示例代码: 无论你使用的编程语言是Python、R、MATLAB还是其他语言，都可以为你提供相关的代码示例。2、数据可视化: 生成各种类型的数据可视化图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图、热力图等。3、统计分析: 描述统计、假设检验、回归分析等，提供相关的建议和示例代码，帮助你理解和解释数据。7、科研方法论: 可以讨论和介绍科研的方法论，包括实验设计、数据采集、结果解释和报告撰写等方面的建议。13.14 （动手练习）Midjourney的参数和设置介绍。

R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。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。

根据生态环评内容庞杂、综合性强的特点，依据生态环评最新导则，将内容分为4大篇章(报告篇、制图篇、指数篇、综合篇)、10大专题(生态环评报告编制、土地利用图的制作、植被类型及植被覆盖度图的制作、物种适宜生境分布图的制作、生物多样性测定、生物量及净初级生产力测定、生物完整性指数测定、景观指数计算、生态系统类型及价值评估、生态环境状况通用综合指数计算)，综合利用ENVI、Rstudio、Fragstats等制图、分析软件，为不同类型项目的生态环评调查、分析与报告。1）数据预处理：辐射定标、大气校正、图像裁剪。

当然，S语言也是S-Plus的基础。利用R语言进行物种气候生态位动态量化与分布特征模拟，不仅可以量化描述物种对环境的需求和适应性，预测物种的潜在生态位和分布，还可以模拟物种分布的动态变化，捕捉生物种群生态位的时空异质性。主要步骤：二维网格物种地理空间和环境空间的定义、应用核平滑计算二维环境空间的气候密度、通过随机检验方法对原产地和入侵区气候生态位的相似性进行统计检验，量化入侵区相比原产地的气候生态位动态等。基于物种在不同时空尺度的模拟结果，统计并分析物种适生区变化情况，并在空间上实现质心转移的可视化分析。

4）案例3人类活动、环境条件、物种属性对动物领域大小相对贡献（relative roles）：混合模型、嵌套结构、分组分析及分类变量SEM实现。3） 案例2乌龟适宜生境差异检验（2组比较）及解释：PERMANOVA、MRPP、ANOSIM及Dispersion test。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。4） RDA、db-RDA及CCA等约束排序图：三序图（triplot）和韦恩图（venn）

混合效应模型（Mixed effect model），即多水平模型（Multilevel model）/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型，代表了现代回归分析主流发展方向。非线性数据回归分析及贝叶斯实现，包括广义可加（混合）模型和非线性（混合）模型等。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。其他案例：零膨胀、零截断数据分析。

在近三十年内，SEM大量的应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。张老师（助理研究员），来自中科院及重点高校资深专家，长期从事结构方程模型、群落生态学、保护生物学、景观生态学和生态模型方面的研究和教学工作，以发表了多篇论文，拥有丰富的科研及实践经验。今天，我将跟大家分享2个免费的视频教程，大家可以根据自己的情况，进行合理安排学习。二、结构方程模型（SEM）原理、构建流程及应用。1、SEM的定义、应用及历史回顾。4、SEM大的路径规则。

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。贝叶斯统计学是开展科学研究不可缺少的重要手段，但是，因为其思想、技术和方法都与传统统计学有着较大区别；且其计算中涉及马尔科夫、蒙特卡罗和吉布斯采样等现代计算方法，对使用者经验和能力构成了很大的挑战。8.4 M-H算法与吉布斯采样的组合。7.1 回归的本质与最小二乘法。4.1 均值与条件方差的推断。7.4 吉布斯采样与模型平均。2.2 泊松模型与后验分布。

由于其基本假设的限制，包括线性回归及广义线性回归在内的各种常见的回归方法都有三个重大缺陷：(1)对于异常值非常敏感，极少量的异常值可能导致结果产生巨大的误差；(2)对数据的分布有着较为苛刻的要求，如果数据不符合指定的分布，结果同样是不可信的；分位数回归的出现较好的解决了第(1)和第(3)个问题，对不同分布数据也表现非常好的稳定性。分位数回归是一种较新的回归技术，在实践中与普通的线性回归有很大区别，在理论上比线性回归复杂很多。4.线性回归的推广与分位数函数。2.分位数回归结果的解释。3.贝叶斯分位数回归。

1.定量与定性自变量。1.共线性与方差膨胀。3.方差估计与模型效用。1.系数估计与模型拟合。3.指数族分布的方差函数。1.线性回归模型与模型假定。5.加权最小二乘法与迭代加权最小二乘法。2.奇异值与强影响数据：失效点分析。4.连接函数：广义化与分布。2.最小二乘法方法与性质。4.稳健回归的自助标准误。2.矩估计与最大似然估计。4.决定系数与拟合优度。4.预测与外推的陷阱。五、通向广义线性回归。

1.4 dplyr包与数据编辑。3.1 ggplot2包简介。1.3 R数据读取与重构。4.3 相关分析及可视化。2.1 试验设计简介。3.3 常见图形绘制。3.4 绘图参数设置。

空间数据是常见的数据形式之一，因此空间数据回归也是最常用的方法之一。由于空间数据之间往往有相关性，它们不满足经典统计学的数据独立性假设，所以回归的理论和建模方式与普通回归模型相比既陌生又复杂。GeoDa与R语言是建立空间回归模型最合适的软件；尤其是GeoDa提供了用户友好的界面，是空间回归方法最方便的建模软件。1.空间滞后模型：二阶段估计与极大似然法。1.非空间模型的空间格局模型：原理与操作。2.空间的局域相关与全局相关度量。2.基于空间模型的空间格局模型。2.非空间的回归诊断。2.矩阵指数空间模型。

扎根理论的研究者来自广泛的研究领域，例如社会工作、护理、医药、综合医疗保健、教育、管理和商业。重要的是，不用软件去完成这类研究会很难发现数据中的联系，很难找到能够为您提供优势的新见解。它是为了帮助您整理、分析和找到对非结构化或定性数据（例如：采访、开放式调查回答、文章、社交媒体和网页内容）的深刻见解而设计的。它还提供能够让您以更为有效的方式问关于数据的问题的工具。5、掌握Nvivo项目团队分析的合并、一致性分析、编码相关性分析。2、熟练Nvivo多种类型数据的处理：图片、音频、视频。

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。

R的统计和绘图功能都是通过R功能包来实现的。R 不仅功能强大，更是简单易学，所以目前成为了在数据分析领域最热门的集中编程语言之一，广泛用于人工智能、统计学术研究在内的各个领域，鉴于R开源的特性和强大的功能，R与Python慢慢成为了数据分析与人工智能领域最流行的语言。除了以上行业，在地学领域，R也提供了大量的数据处理和绘图的专门包，甚至在官网还有关于地学空间数据、时空数据以及R在水文数据和模拟应用上的专题。文件的读写，典型气象数据的读取（站点数据、再分析数据、模式数据，txt文件、netcdf 文件）

随着基于过程的作物生长模型（Process-based Crop Growth Simulation Model）的发展，R语言在作物生长模型和数据分析、挖掘和可视化中发挥着越来越重要的作用。现有版本V4.7能模拟27种主要农作物的生长发育和产量形成过程，被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安全、土碳循环、环境影响、农业可持续性、农业生态等诸多与农业生产和科研有关的领域。R语言在DSSAT模型的气候、土壤、管理措施等数据准备，自动化模拟和结果分析上都发挥着重要的作用。

4）案例3人类活动、环境条件、物种属性对动物领域大小相对贡献（relative roles）：分层数据、混合模型、分组分析及分类变量SEM实现。3） RDA、db-RDA及CCA等约束排序图：三序图（triplot）和韦恩图（venn）3) 物种多样性计算：物种多样性（TD）、功能多样性（FD）和系统发育多样性（PD）2） PCA、CA、PCoA及NMDS等非约束排序图：排序图和双序图（biplot）3） R语言数据文件读取、整理（清洗）、结果存储等（含tidverse）