南通企业网站建设,深圳网站设计三把火,id文件怎么转wordpress,个人网页主页回归分析是科学研究中十分重要的数据分析工具。随着现代统计技术发展#xff0c;回归分析方法得到了极大改进。混合效应模型#xff08;Mixed effect model#xff09;#xff0c;即多水平模#xff08;Multilevel model#xff09;/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模…回归分析是科学研究中十分重要的数据分析工具。随着现代统计技术发展回归分析方法得到了极大改进。混合效应模型Mixed effect model即多水平模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。混合效应模型形式灵活可以应对现代科学研究中各种数据情况,与传统回归模型相比具有更为强大数据分析能力,且结果更为可信。本课程将分为复杂数据的回归及混合效应模型概述及数据探索回归与混合效应模型包括一般线性回归lm、广义线性回归glm线性混合效应模型lmm及广义线性混合效应模型(glmm)贝叶斯brms回归与混合效应模型相关数据回归与混合效应模型及贝叶斯实现包括嵌套数据、时间自相关数据空间自相数据及系统发育数据分析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。
张博士来自中国科学院及重点高校资深专家长期从事R语言模型、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。 复杂数据的回归及混合效应模型概述及数据探索 1复杂数据回归模型的选择策略
1科学研究中数据及其复杂性
2回归分析历史、理论基础
3回归分析基本假设和常见问题
4复杂数据回归模型选择策略 2如何通过数据探索避免常见统计问题
数据缺失missing value零值zero trouble奇异值/离群值outliers异质性heterogeneity数据分布正态性normality响应变量与预测变量间关系relationships交互作用项interaction共线性collinearity样本独立性independence 专题一回归与混合效应多水平/层次/嵌套模型
1.1一般线性模型lm
1基本形式、基本假设、估计方法、参数检验、模型检验
2一般线性回归、方差分析及协方差分析
3一般线性回归模型验证
4一般线性回归模型选择-逐步回归
案例1鱼类游速与水温关系的回归及协方差分析
案例2施肥和种植密度对作物产量的影响
案例3决定海洋植食性鱼类多样性的决定因子-模型验证
案例4淡水鱼丰度的环境因子的筛选-逐步回归 1.2广义线性模型glm
1 基本形式、基本假设、估计方法、参数检验、模型检验
2 01数据分析伯努利分布、二项分布及其过度离散问题
3计数数据各种情况及模型选择泊松、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 广义线性模型的模型比较和选择-似然比LR和AIC
案例1动物身体特征与患病与否(0,1)的关系的逻辑斯蒂回归
案例2海豹年龄与攻击行为的关系-01数据转化为比率数据分析
案例3不同实验处理下蚜虫多度的差异分析-计数数据泊松回归
其他案例零膨胀、零截断数据分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 1.3线性混合效应模型lmm
1 线性混合效应模型基本原理
2 线性混合效应模型建模步骤及实现
3 线性混合效应模型的预测和模型诊断
4 线性混合效应模型的多重比较
案例1睡眠时间与反应速度关系
案例2多因素实验分层数据的多重比较 1.4广义线性混合效应模型glmm
1广义线性混合效应模型基本原理
2广义线性混合效应模型建模步骤及流程
3广义线性混合效应模型分析01数据
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
案例1蝌蚪“变态”与否01的多因素分析-逻辑斯蒂混合效应模型
案例2虫食种子多度影响因素的多变量分析-泊松混合效应模型
案例3模拟计数数据-零膨胀、零截断、过度离散等广义混合效应模型 专题二贝叶斯brms回归与混合效应多水平/层次/嵌套模型
2.1贝叶斯回归及混合效应模型上
1贝叶斯回归分析简介
2利用brms实现贝叶斯回归分析简介
3贝叶斯回归分析的模型诊断、交叉验证、预测和作图
4贝叶斯广义线性模型实现gamma分布、伯努利分布、二项分布等
案例1鱼游速与温度关系的贝叶斯回归-结果解读、模型验证、模型诊断
案例2森林生物量与林龄关系贝叶斯回归-gamma分布、brms参数调整
案例3动物身体特征与患病与否(0,1)的关系的贝叶斯回归-伯努利分布
案例4海豹年龄与攻击行为的关系-01数据转化为比率数据分析-二项分布
其他案例贝叶斯分析计数数据过度离散、零膨胀等问题 2.2贝叶斯回归及混合效应模型下
1贝叶斯线性混合效应模型实现步骤、模型验证、多重比较
2贝叶斯广义混合效应模型-计数数据分析泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项等
案例1睡眠时间与反应速度关系的贝叶斯线性混合效应模型
案例2教师受欢迎程度的多变量预测-贝叶斯线性混合效应模型
案例3虫食种子多度计数数据影响因素的多变量分析-贝叶斯广义混合效应模型
其他案例贝叶斯分析计数数据过度离散、零膨胀等问题 专题三相关数据回归分析嵌套、时间、空间、系统发育相关数据分析
3.1嵌套型随机效应混合效应模型分析及贝叶斯实现
1数据分层问题及嵌套型随机效应混合效应模型介绍
2嵌套型随机效应混合效应模型分析步骤及流程及模型选择MuMIn
3嵌套型随机效应混合效应模型的方差分解ICC、varcomp及贝叶斯法
4经典方差分解案例讲解
案例1不同种类海豚年龄多因素预测模型及模型选择MuMIn- 嵌套结构
案例2纲/科/属/种型嵌套随机效应的方差分解及贝叶斯方法
案例3物种属性可塑性和基因多样性对物种丰富度影响的相对贡献-全模型变差分解 3.2时间相关数据分析及贝叶斯实现
1回归模型的方差异质性问题及解决途径
2时间自相关分析线性及混合效应模型及贝叶斯方法
3时间自相关方差异质性分析及贝叶斯实现
案例1模拟数据方差异质性问题-gls,lmm及brms方法比较
案例2鸟类多度变化的时间自相关分析-gls vs brms
案例3资源脉冲与食谱关系分析方差异质性时间相关-lmm vs brms 3.3空间相关数据分析及贝叶斯实现
1空间自相关概述
2空间自相关问题解决方式自相关修正参数、空间距离权重法、空间邻接权重法
3空间自相关问题修正基本流程-gls和lme
4空间自相关贝叶斯修正-空间距离权重 VS 空间邻接权重
案例1北方林物种多样性与气候关系-一般线性回归模型空间自相关问题修正
案例2全球水鸟巢穴捕食率影响因素分析-混合效应模型空间自相关问题修正 3.4系统发育相关数据分析及贝叶斯实现
1、系统发育简介系统发育假说、系统发育信号及系统发育树
2、系统发育树及系统发育距离矩阵构建
3、系统发育信息纳入回归模型-广义最小二乘gls
4、系统发育信息纳入混合效应模型lmm/glmm及贝叶斯方法实现案例
案例1模拟数据-系统发育相关对物种属性影响-gls vs brms
案例2全球水鸟巢穴捕食率影响因素分析-系统发育混合效应模型lmm vs brms 专题四非线性关系数据分析广义可加混合模型GAM/GAMM和非线性混合(NLM/NLMM)模型
4.1“线性”回归的含义及非线性关系的判定
4.2广义可加混合效应GAM/GAMM模型及贝叶斯实现
4.3非线性混合效应NLM/NLMM模型及贝叶斯实现 原文链接
https://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzUyNzczMTI4Mgmid2247615880idx5sn9dde4dcc335af6bac18dccc8dc2fc5cfchksmfa785ab5cd0fd3a32cb23d4d49aebfa20604b09df72402a97a5c23a9aead15047d709e5567d7token807046653langzh_CNscene21#wechat_redirect
