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R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用

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直播课

 
R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用培训班

培训时间:3月11日-12日、3月18日

【三天教学、提供全部资料、代码及长期回放】


前言


贝叶斯统计已经被广泛应用到物理学、生态学、心理学、计算机、哲学等各个学术领域,其火爆程度已经跨越了学术圈,如促使其自成统计江湖一派的贝叶斯定理在热播美剧《The Big Bang Theory》中都要秀一把。贝叶斯统计学即贝叶斯学派是一门基本思想与传统基于频率思想的统计学即频率学派完全不同的统计学方法,它在统计建模中具有灵活性和先进性特点,使其可以轻松应对复杂数据和模型结构。然而,很多初学者在面对思想、技术和方法都与传统统计学有着较大区别的贝叶斯统计,以及其后验参数获取需要用到的马尔科夫、蒙特卡罗和吉布斯等现代抽样技术,特别是建模中复杂而令人眼花缭乱的脚本文件而畏葸不前。为了能够让广大研究者准确灵活的应用贝叶斯统计学,实现弯道超车,跑步进入贝叶斯统计世界,特别开展R语言生态环境数据贝叶斯统计高级实践课程。本课程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。本课程不仅适合R语言和生态环境数据统计分析初学者,也适合有高阶应用需求的研究生和科研人员。课程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。课程共11个专题具体如下:

会议时间


培训时间:3月11日-12日、3月18日
【三天教学、提供全部资料、代码及长期回放】
每日教学(上午9:30-12:00  下午14:00-17:30

导师随行


1.专属导师助学交流群,长期进行答疑及经验分享,辅助学习及应用;

2.不定期召开线上答疑交流,辅助学习巩固工作实践问题处理交流;

教学特色


1、原理深入浅出的讲解;   

2、技巧方法讲解,提供所有案例数据及代码;3、与项目案例相结合讲解实现方法,对接实际工作应用 ;4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析;5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流,不定期召开线上答疑; 

证书及学时


   参加培训的学员可以获得R语言贝叶斯方法专业技术证书及学时证明,网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址:www.aishangyanxiu.com注:办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息,开课前发给会务组人员。

发票开具


培训费、会议费、资料费、技术咨询费,配有盖章文件,用于参会人员报销使用;


培训费用


培训费用:2680元Ai尚研修会员费用:参见会员政策文件     参与本次课程,可享受8.5折购买以下视频课程
组合类型组合名称(点击文字查看课程详情)
A类本课程 +原价2680元R语言Meta全流程、不确定、回归、诊断分析与绘图及Meta机器学习高级应用课程
B类本课程 +原价1880元 基于R语言地理加权回归、主成份分析、判别分析等空间异质性数据分析实践技术应用课程
C类本课程 +原价2580元最新基于R语言结构方程模型分析与实践技术应用精品视频
D类本课程 +原价2980元R语言混合效应(多水平/层次/嵌套)模型及贝叶斯实现技术应用课程
E类本课程 +原价2980元基于R语言:INLA下的贝叶斯回归\生存分析\随机游走、广义可加模型\极端数据的贝叶斯分析等实践应用课程
F类

本课程 +原价1680元R语言在生态环境领域中的实践技术应用课程

G类本课程+原价:2980元-R语言生物群落数据统计分析应用实践技术视频课程‍‍‍
H类本课程 +原价2580元基于R语言BIOMOD2模型的物种分布模拟实践技术应用课程
视频课程教学模式:视频学习【永久】+案例数据代码+导师群辅助问答及应用+不定期参加导师线上交流


课程详情


注:请提前自备电脑及安装所需软件。

报名方式


详细报名流程,请联系课程负责人
赵钰:18510371663(微电)QQ咨询:3522695753



点击标题进入、提供全部资料及长期回放

 

1、基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用高阶培训班

时间:2023年2月18日-19日、25日-26日【四天实践课程】

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

时间:2023年1月14日-15日【两天实践课程】

3、如何利用ArcGIS探究环境与生态因子对水体、土壤、大气污染物等影响时间:2023年1月13日-15日【四天实践课程】

4、基于python机器学习及深度学习在空间模拟与时间预测领域中的实践技术应用

时间:2023年1月6日-9日 【四天教学】

5、基于R语言、MaxEnt模型融合技术的物种分布模拟、参数优化方法、结果分析制图与论文写作实践技术应用培训班

时间:2023年2月25日-26日 、3月4日-5日 【四天实践课程】

6、基于Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践应用 

时间:2023年1月12日-15日【四天教学】

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