深入解析R語言的貝葉斯網絡模型：構建、優化與預測；INLA下的貝葉斯回歸；現代貝葉斯統計學方法；R語言混合效應（多水平/層次/嵌套）

①基于R語言的貝葉斯網絡模型的實踐應用

②R語言貝葉斯方法在生態環境領域中的應用

③基于R語言貝葉斯進階:INLA下的貝葉斯回歸、生存分析、隨機游走、廣義可加模型、極端數據的貝葉斯分析

④基于R語言的現代貝葉斯統計學方法（貝葉斯參數估計、貝葉斯回歸、貝葉斯計算）

⑤R語言混合效應（多水平/層次/嵌套）模型及貝葉斯實現

更多應用

貝葉斯網絡是一種結合圖論與統計學理論提出的新型模型。貝葉斯網絡不但能夠統合已有的各種統計學方法，如混合回歸模型，LASSO,自回歸模型，隱馬模型等等；而且在很大程度上能夠彌補統計學模型不能夠進行因果推斷的缺憾。自貝葉斯網絡模型在上個世紀80年代被正式提出以來，其已經被運用于生態、環境、醫學、社會學等各方面的研究，取得了豐碩的成果；但是，貝葉斯網絡模型理論較為復雜，體系龐大，形式復雜多樣，很難被初學者掌握。

①基于R語言的貝葉斯網絡模型的實踐應用

本教程以開源的R語言為平臺，通過理論和實踐相結合的方法，系統介紹了貝葉斯網絡結構學習，參數學習以及因果推斷等全過程，對貝葉斯網絡有較全面的了解，并能夠用于科研和工作實踐中。

專題一 R語言實現Bayesian Network分析的基本流程
R語言的數據類型與基本操作
R語言中圖論的相關操作
貝葉斯網絡的圖表示與概率表示
基于bnlearn建立簡單的貝葉斯網絡

專題二離散靜態貝葉斯網絡的構建
離散靜態網絡的結構學習
離散靜態網絡的參數估計
離散靜態網絡的推斷
實例分析

專題三連續分布下的貝葉斯網絡
連續貝葉斯網絡的結構學習
連續貝葉斯網絡的參數估計
高斯貝葉斯網絡的推斷
實例分析

專題四混合貝葉斯網絡
混合分布情況下的處理
貝葉斯統計在混合網絡中的應用
實例分析

專題五動態貝葉斯網絡
時間序列中變量的選擇
時間相關性的處理
動態貝葉斯網絡
實例分析

專題六基于Gephi的網絡作圖初步

專題七真實世界中的貝葉斯網絡
Bootstrap與閾值選擇
模型平均方法
非齊次動態貝葉斯網絡
實例分析
注：請提前自備電腦及安裝所需軟件

②R語言貝葉斯方法在生態環境領域中的應用

本教程包括回歸及結構方程模型概述及數據探索；R和Rstudio簡介及入門和作圖基礎；R語言數據清洗-tidyverse包；貝葉斯回歸與混合效應模型；貝葉斯空間自相關、時間自相關及系統發育相關數據分析；貝葉斯非線性數據分析;貝葉斯結構方程模型及統計結果作圖等。教程不僅適合R語言和生態環境數據統計分析初學者，也適合有高階應用需求的研究生和科研人員。將通過大量實例講解，使大家能應對科研工作中復雜數據局面，選擇合適模型，提高數據分析能力。

專題一：完成預習
專題二：R和Rstudio簡介及入門和作圖
專題三：R語言數據清洗-tidyverse包應用
專題四：貝葉斯回歸模型-回歸、方差及協防差分析
專題五：貝葉斯混合效應模型-數據分層和嵌套
專題六：貝葉斯計數數據分析
專題七：貝葉斯相關數據分析：時間、空間、系統發育相關數據
專題八：貝葉斯非線性關系數據分析：廣義可加（混合）模型（BGAM/BGAMM）和非線性（混合）(BNLM/BNLMM)模型
專題九：貝葉斯結構方程模型（BSEM）
專題十：超越貝葉斯統計：因果推斷
專題十一：貝葉斯統計結果作圖

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R語言貝葉斯方法在生態環境領域中的高階技術應用_貝葉斯地理加權-CSDN博客文章瀏覽閱讀1.4k次。包括回歸及結構方程模型概述及數據探索；R和Rstudio簡介及入門和作圖基礎；R語言數據清洗-tidyverse包；貝葉斯回歸與混合效應模型；貝葉斯空間自相關、時間自相關及系統發育相關數據分析；貝葉斯非線性數據分析;貝葉斯結構方程模型及統計結果作圖等。_貝葉斯地理加權https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/128735185?spm=1001.2014.3001.5502

③基于R語言貝葉斯進階:INLA下的貝葉斯回歸、生存分析、隨機游走、廣義可加模型、極端數據的貝葉斯分析

貝葉斯統計學是一門基本思想與傳統基于頻率思想的統計學完全不同的統計學方法；它以其靈活性和先進性在現代的統計學中占據著重要的地位。貝葉斯回歸方法作為傳統回歸技術在貝葉斯統計學中的拓展，在各個專業領域中都有著廣泛的應用。然而。貝葉斯回歸結合了回歸和貝葉斯思想，其計算方法和技術以及模型結果的解釋都較為復雜，能夠讓廣大研究者準確應用貝葉斯回歸，打通學科專業與貝葉斯回歸間的壁壘。

專題一：貝葉斯模型的步驟
專題二：積分嵌套拉普斯近似
專題三：INLA下的貝葉斯回歸（一）
專題四：INLA下的貝葉斯回歸（二）
專題五：多層貝葉斯回歸
專題六：生存分析
專題七：隨機游走非參數模型
專題八：廣義可加模型
專題九：極端數據的貝葉斯分析與其他

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R語言貝葉斯網絡模型、INLA下的貝葉斯回歸、R語言現代貝葉斯統計學方法、R語言混合效應（多水平/層次/嵌套）模型_inla包介紹-CSDN博客文章瀏覽閱讀1.7k次，點贊18次，收藏24次。貝葉斯網絡不但能夠統合已有的各種統計學方法，如混合回歸模型，LASSO,自回歸模型，隱馬模型等等；而且在很大程度上能夠彌補統計學模型不能夠進行因果推斷的缺憾。以開源的R語言為平臺，通過理論和實踐相結合的方法，系統介紹了貝葉斯網絡結構學習，參數學習以及因果推斷等全過程，對貝葉斯網絡有較全面的了解，并能夠用于科研和工作實踐中。_inla包介紹https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135145016?spm=1001.2014.3001.5502

④基于R語言的現代貝葉斯統計學方法（貝葉斯參數估計、貝葉斯回歸、貝葉斯計算）

貝葉斯統計學是一門基本思想與傳統基于頻率思想的統計學完全不同的統計學方法；它以其靈活性和先進性在現代的統計學中占據著重要的地位。貝葉斯統計學是開展科學研究不可缺少的重要手段，但是，因為其思想、技術和方法都與傳統統計學有著較大區別；且其計算中涉及馬爾科夫、蒙特卡羅和吉布斯采樣等現代計算方法，對使用者經驗和能力構成了很大的挑戰。讓廣大研究者準確靈活的應用貝葉斯統計學，打通學科專業與貝葉斯統計學間的壁壘。

專題一：貝葉斯統計學的思想與概念
專題二：單參數模型
專題三：蒙特卡羅逼近
專題四：正態模型
專題五：吉布斯采樣
專題六：多元正態分布與組比較
專題七：線性回歸
專題八：非共軛先驗與M-H算法
專題九：線性與廣義線性混合效應模型
專題十：有序數據的隱變量模型

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⑤R語言混合效應（多水平/層次/嵌套）模型及貝葉斯實現

混合效應模型形式靈活可以應對現代科學研究中各種數據情況,與傳統回歸模型相比具有更為強大數據分析能力,且結果更為可信。本課程將分為復雜數據的回歸及混合效應模型概述及數據探索；回歸與混合效應模型，包括一般線性回歸（lm）、廣義線性回歸（glm）；線性混合效應模型（lmm）及廣義線性混合效應模型(glmm)；貝葉斯（brms）回歸與混合效應模型；相關數據回歸與混合效應模型及貝葉斯實現，包括嵌套數據、時間自相關數據，空間自相數據及系統發育數據分析；非線性數據回歸分析及貝葉斯實現，包括廣義可加（混合）模型和非線性（混合）模型等。課程將通過大量實例講解，使大家能應對科研工作中復雜數據局面，選擇合適模型，提高數據分析能力。

預習：復雜數據的回歸及混合效應模型概述及數據探索
專題一：回歸與混合效應（多水平/層次/嵌套）模型
專題二：貝葉斯（brms）回歸與混合效應（多水平/層次/嵌套）模型
專題三：相關數據回歸分析：嵌套、時間、空間、系統發育相關數據分析
專題四：非線性關系數據分析：廣義可加（混合）模型（GAM/GAMM）和非線性（混合）(NLM/NLMM)模型

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混合效應模型（Mixed effect model）丨多水平模型（Multilevel model）分層模型(Hierarchical Model)嵌套模型(Nested Model)及貝葉斯實現-CSDN博客文章瀏覽閱讀6.2k次，點贊6次，收藏11次。混合效應模型（Mixed effect model），即多水平模型（Multilevel model）/分層模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，無疑是現代回歸分析中應用最為廣泛的統計模型，代表了現代回歸分析主流發展方向。混合效應模型形式靈活可以應對現代科學研究中各種數據情況,與傳統回歸模型相比具有更為強大數據分析能力,且結果更為可信。_混合效應模型https://blog.csdn.net/weixin_46747075/article/details/133904595?spm=1001.2014.3001.5502