包括回归及结构方程模型概述及数据探索；R和Rstudio简介及入门和作图基础；R语言数据清洗-tidyverse包；贝叶斯回归与混合效应模型；贝叶斯空间自相关、时间自相关及系统发育相关数据分析；贝叶斯非线性数据分析;贝叶斯结构方程模型及统计结果作图等

将通过大量实例讲解，使大家能应对科研工作中复杂数据局面，选择合适模型，提高数据分析能力

一：

复杂数据回归（混合效应）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

结构方程模型（SEM）生态领域应用简介

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

如何通过数据探索避免常见统计问题

1. 数据缺失（missing value）
2. 零值（zero trouble）
3. 奇异值/离群值（outliers）
4. 异质性（heterogeneity）
5. 数据分布正态性（normality）
6. 响应变量与预测变量间关系（relationships）
7. 交互作用项（interaction）
8. 共线性（collinearity）

样本独立性（independence）

二：R和Rstudio简介及入门和作图

1） R及Rstudio介绍：背景、软件及程序包安装、基本设置等

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、结果存储等

4） R语言基础绘图（含ggplot）：基本绘图、排版、发表质量绘图输出存储

三：R语言数据清洗-tidyverse包应用

1）tidyvese简介：tidyr、dplyr、readr、%>%等

2）文件操作：不同格式文件读取、多文件同时读取等

3）数据筛选：行筛选、列筛选、条件筛选（字符操作）等

4）数据生成：数据合并、数据拆分、新数据生成（字符操作）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

四：贝叶斯回归模型-回归、方差及协防差分析

1）贝叶斯统计简介

2）贝叶斯回归分析建模、模型诊断、交叉验证、预测和作图

3）贝叶斯回归分析多预测变量：回归、方差、协方差及交互作用

4）贝叶斯回归模型的过度拟合、共线性、分类变量等

五：贝叶斯混合效应模型-数据分层和嵌套

1）混合效应模型基本原理

2） 贝叶斯效混合应模型建模步骤及实现

3） 贝叶斯的预测和模型诊断

4）贝叶斯混合效应模型的多重比较

5）贝叶斯混合效应模型的方差分解

六：贝叶斯计数数据分析

1）贝叶斯0，1数据分析：二项分布及伯努利分布

2） 贝叶斯泊松分布数据分析

3）贝叶斯过度离散数据分析

4）贝叶斯零膨胀数据分析

5）贝叶斯截断数据分析

七：贝叶斯相关数据分析：时间、空间、系统发育相关数据

1）贝叶斯回归模型方差异质性问题及解决途径

2）贝叶斯时间自相关分析：线性及混合效应模型及时间自相关+方差异质性

3）贝叶斯空间自相关分析：空间距离矩阵、空间邻接关系及矩阵

1. 1. 1. 贝叶斯系统发育相关分析

八：贝叶斯非线性关系数据分析：广义可加（混合）模型（BGAM/BGAMM）和非线性（混合）(BNLM/BNLMM)模型

1）“线性”回归的含义及非线性关系的判定

2）贝叶斯广义可加（混合效应）（GAM/GAMM）模型

1. 1. 1. 贝叶斯非线性（混合效应）（NLM/NLMM）模型

九：贝叶斯结构方程模型（BSEM）

(1) R语言贝叶斯SEM实现程序包blavaan和brms介绍

(2) 案例1：气候及生态位重叠程度对田鼠物种丰富度影响：模型比较、直接和间接效应计算（blavaan&brms）

(3) 案例2：火烧后对植被恢复影响因素-模型拟合、模型比较和评估（brms）

(4) 案例3：生物地理历史因素对北半球森林的初级生产力的影响（brms）

十：超越贝叶斯统计：因果推断

1）因果推断概述-因果关系之梯

2） 因果推断实现（DAG）

3） 贝叶斯回归VS贝叶斯网络-揭开因果迷雾

十一：贝叶斯统计结果作图

1. 贝叶斯分析结果数据提取和作图准备
2. 贝叶斯回归模型结果图：散点图、预测图、箱线图、柱状图、提琴图、密度图及峰峦图等
3. 贝叶斯结构方程模型结果图表达

●R语言多元数据统计分析在生态环境中的应用

●R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图技术

●python数据挖掘及机器学习实践

●基于Citespace和vosviewer文献计量学可视化SCI论文高效写作方法