R语言贝叶斯方法在生态环境领域技能教程

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一：资料
1.1复杂数据回归（混淆效应）模子的选择策略
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）回归分析根本假设和常见问题
4）复杂数据回归模子选择策略

1.2 布局方程模子（SEM）生态领域应用
1)SEM的定义、生态学领域应用及历史回顾
2)SEM的根本布局
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分析样本量及模子可识别规则
7)SEM构建根本流程

1.3如何通过数据探索克制常见统计问题
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）
9)样本独立性（independence）

二：R和Rstudio入门和画图（含ggplot）
1）R及Rstudio：背景、软件及程序包安装、根本设置等
2）R语言根本操纵，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语言基础画图（含ggplot）：根本画图、排版、发表质量画图输出存储

三：R语言数据洗濯-tidyverse包应用
1）tidyvese：tidyr、dplyr、readr、%>%等
2）文件操纵：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（字符操纵）等
4）数据生成：数据合并、数据拆分、新数据生成（字符操纵）等
5）长宽数据转换、空值（NA）等添补及删除、分组、排序及汇总等

四：贝叶斯回归模子-回归、方差及协防差分析1）贝叶斯统计
2）贝叶斯回归分析建模、模子诊断、交叉验证、预测和画图
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）贝叶斯回归模子的过分拟合、共线性、分类变量等

五：贝叶斯混淆效应模子-数据分层和嵌套
1）混淆效应模子根本原理
2）贝叶斯效混淆应模子建模步骤及实现
3）贝叶斯的预测和模子诊断
4）贝叶斯混淆效应模子的多重比较
5）贝叶斯混淆效应模子的方差分解

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）贝叶斯过分离散数据分析
4）贝叶斯零膨胀数据分析
5）贝叶斯截断数据分析

七：贝叶斯干系数据分析：时间、空间、体系发育干系数据
1）贝叶斯回归模子方差异质性问题及解决途径
2）贝叶斯时间自干系分析：线性及混淆效应模子及时间自干系+方差异质性
3）贝叶斯空间自干系分析：空间间隔矩阵、空间连接关系及矩阵
4）贝叶斯体系发育干系分
八：贝叶斯非线性关系数据分析：广义可加（混淆）模子（BGAM/BGAMM）和非线性（混淆）（BNLM/BNLMM）模子
1）“线性”回归的含义及非线性关系的判断
2）贝叶斯广义可加（混淆效应）（GAM/GAMM）模子
3）贝叶斯非线性（混淆效应）（NLM/NLMM）模子

九：贝叶斯布局方程模子（BSEM）
(1)R语言贝叶斯SEM实现程序包blavaan和brms
(2)气候及生态位重叠程度对田鼠物种丰富度影响：模子比较、直接和间接效应计算（blavaan&brms）
(3)火烧后对植被规复影响因素-模子拟合、模子比较和评估（brms）
(4)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：贝叶斯统计结果画图
1）贝叶斯分析结果数据提取和画图准备
2）贝叶斯回归模子结果图：散点图、预测图、箱线图、柱状图、提琴图、密度图及峰峦图等
3）贝叶斯布局方程模子结果图表达


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