【热门推荐】R语言回归及混合效应(多水平/层次/嵌套)模型实践应用技术
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),或称多水平模型(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。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。本课程将从科学研究中各种数据情况和分析方法概述出发,首先介绍传统回归分析方法,包括一般线性回归(lm)、广义线性回归(glm)、最小二乘模型(gls)等R语言实现方法;然后进一步介绍混合效应模型,包括线性混合效应模型(lmm)、广义线性混合效应模型(glmm)及时空相关数据R语言实现方法;最后介绍混合效应模型高级应用,包括贝叶斯实现方法、系统发育等具有相关特点数据分析及模型选择和方差分解等问题,以主流期刊经典案例的形式向大家介绍混合效应模型在科研数据分析中应用。本课程将分为两个部分:第一篇为回归及混合效应(多水平/层次/嵌套)模型基础;第二篇为混合效应模型高级应用。两个部分以在线性式分别授课,使大家能应对科研工作中各种数据局面,选择合适模型,提高数据分析能力。
R语言回归及混合效应(多水平/层次/嵌套)模型实践应用免费直播课
主讲专家: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。
11月23日 晚 19:30-21:30 (免费)
科学研究中的数据及回归分析方法
课程优势
课程优势:
1、支持线上复看录屏,学员可随时反复观看复习。
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2020年11月23日-27日、30日-12月4日(共计10天,每天19:30-21:30分)
在线授课(具体方式开课前会务组会及时告知)
手机或者电脑下载“腾讯会议”注册完成后,会务组会提供会议ID及房间密码。
本次课程采用线上直播模式,让主讲专家真正的成为您在该领域的随行实践导师。
①建立导师助学交流群,长期进行答疑及经验分享,辅助学习及应用,不定期举办线上交流答疑。
②线上学习。
课程结束一周(12月1日 晚19:30 — 21:30 线上答疑及学习巩固);
课程结束一个月(12月25日 晚19:30 — 21:30 工作实践应用问题交流及问题处理)
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1、统计方法在变量变化及变量间关系分析中的应用精品直播课
2、Python编程基础系列专题视频课程
注:视频课程为完整实践课程,任何视频课程建有专属导师助学社群,长期辅导学习应用及不定期线上答疑。
6课程内容
专题 | 主要内容 |
第一篇:回归及混合效应(多水平/层次/嵌套)模型基础 | |
专题01:科学研究中的数据及回归分析方法 1、科学研究中的主要实验设计 2、科学研究中的主要数据类型 3、回归分析和混合效应模型概述 4、回归分析和混合效应模型在现代科学研究中应用 | |
专题02:传统回归分析方法 1、一般线性模型(lm) 2、广义线性模型(glm) 3、广义最小二乘模型(gls) | |
专题03:混合效应模型基本原理 1、混合效应模型简介 2、混合效应模型基本原理 3、混合效应模型R语言基本实现 | |
专题04:线性混合效应模型(lmm) 1、线性混合效应模型简介 2、线性混合效应模型-随机截距模型 3、线性混合效应模型-随机斜率和截距模型 | |
专题05:广义线性混合效应模型(glmm) 1、广义线性混合效应模型简介 2、广义线性混合效应模型估计方法 3、广义线性混合效应模型分析不同类型数据 | |
专题06:混合效应模型处理时空自相关数据 1、混合效应模型纳入相关数据基本实现原理和方法 2、空间自相关数据分析案例讲解 3、时间自相关数据分析案例讲解 | |
第二篇:混合效应(多水平/层次/嵌套)模型高级应用 | |
专题07:贝叶斯混合效应模型 1、贝叶斯方法简介 2、贝叶斯回归分析实现-brms包介绍 3、混合效应模型贝叶斯方法实现 4、经典案例讲解 | |
专题08:混合效应模型处理系统发育等相关数据问题 1、系统发育简介 2、混合效应模型纳入系统发育信息实现 3、经典案例讲解 | |
专题09:混合效应模型预测、模型选择、统计效力及方差分解 1、混合效应模型预测 2、混合效应模型模型选择 3、混合效应模型统计效力 4、混合效应模型方差分解 | |
专题10:混合效应模型经典应用案例 本专题将通过分享典型案例形式,详细讲解发表的一流学术期刊文章的实验设计、数据收集、分析及结果表达等,进一步提高数据分析和结果表达实践能力。 |
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报名及注意事项
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