高级进阶 | 结构方程模型（SEM）实践技术十大专题

高级进阶：结构方程模型（SEM）实践技术十大专题高级培训班

7月10日-7月11日

  线上直播 

建模过程中经常特殊情况-数据的不独立问题（包括数据的嵌套结构、时间和空间自相关及系统发育相关）、数据或变量的非正态、分类或分组数据以及变量间的互为因果关系（非递归模型）

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在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果，但这些系数都存在着无法克服的困难。例如，皮尔逊相关系数只能反映变量间的线性相关，而秩相关则更多的适用于等级变量。大多数情况下变量间的相关性非常复杂，而且随着变量取值的变化而变化，而这些相关系数都是全局性的，因此无法提供变量间相关性变化的细节；更严重的是这些系数只提供了数值，对于变量间相关的具体结构和函数一无所知。为了克服各种相关系数的缺点，基于Sklar定理的Copula理论被提出和发展。Copula不但可以提供不同取值范围内变量间相关的结构和函数细节，而且可以应用于相关时间序列及回归分析的研究中，大大拓展了回归及时间序列分析的适用范围。Copula理论一经提出就受到各个学科的广泛关注，现今在水文、工程、金融及环境领域得到广泛应用，已经成为这些领域的热门研究工具。相对于相关系数，Copula理论比较深奥不易掌握，需要借助专门的软件或工具，运用规范的统计学方法才能得到正确的结果。有鉴于此特召开基于R语言的Copula变量相关性研究培训班，以期为科研提供新的动力。

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培训方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（会务组开课前会通知观看方式）

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结构方程模型（Sructural Equation Modeling）是分析多变量间因果关系的利器，在众多学科领域具有巨大的应用潜力。我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》课程通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及实际案例讲解及练习，由浅入深地系统介绍结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示全过程，得到了学员的广泛认可。通过学习和交流学员们能够利用结构方程模型方法解决实际研究和工作中遇到的相关科学问题。经过大家课后进一步交流和反馈，利用结构方程模型建模过程中还是会遇到很多“特殊”情况，如数据的不独立问题（包括数据的嵌套结构、时间和空间自相关及系统发育相关）、数据或变量的非正态、分类或分组数据以及变量间的互为因果关系（非递归模型）等等。鉴于大家的需求，本次课程主要针对结构方程模型建模过程中遇到的“特殊”情况开展（具体见课程大纲）。本次课程同样是在R语言环境下进行结构方程模型的建模，不适合结构方程零基础学员，要求熟悉利用R语言lavaan、piecewiseSEM、blavaan及brms等软件包结构方程模型建模过程。课程计划以线下训练营形式开展，时间为2天。

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培训方式： 

1、上机操作；  2、专题小组研讨与案例讲解分析结合；   3、课程讲座

主讲专家：

张老师（副研究员）主讲专家来自中国科学院及重点高校资深专家，长期从事结构方程模型、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。

课程优势：

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；

颁发证书：  

参加培训的学员可以获得《R语言技术应用》专业技术培训证书，网上可查，此证书作为个人学习和知识更新、专业技能提升、单位人才聘用的参考依据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com

注：学员需准备电子版证件照（备注姓名+身份证号码）提前发给会务组人员注册证书使用。 

培训内容简要
专题一：嵌套/多水平/分层数据分析	1、嵌套/多水平/分层数据概述 2、全局估计法实现途径 3、局域估计法实现途径
专题二：非线性关系及交互作用分析	1、外生变量非线性关系处理 2、内生变量非线性关系处理 3、变量间存在交互作用关系分析
专题三：非正态数据/变量分析	1、数据/变量的非正态问题 2、全局估计法处理非正态数据/变量 3、局域估计法处理非正态数据/变量
专题四：分类及分组数据分析	1、分类及分组数据介绍 2、分组数据分析 3、外生变量为分类数据分析 4、内生变量为分类数据分析
专题五：非递归模型（non-recursive）	1、非递归模型简介 2、非递归模型分析注意事项及实现途径 3、经典非递归模型案例
专题六：空间自相关数据分析	1、数据的空间自相关问题 2、全局估计法对空间自相关问题的修正 3、局域估计法纳入空间自相关数据
专题七：时间自相关/重复测量数据分析	1、数据的时间自相关/重复测量问题 2、全局估计法对时间自相关/重复测量问题处理 3、局域估计法纳入时间自相关/重复测量数据
专题八：系统发育相关数据分析	1、系统发育相关问题简介 2、系统发育相关数据纳入结构方程模型实现途径
专题九：结构方程模型的预测问题	1、结构方程模型进行预测的基本原理 2、全局及局域估计法模型预测的实现途径 3、经典案例详解
专题十：如何利用结构方程模型建模并发表论文	将通过实际案例分析分享结构方程模型建模过程、结果展示及论文撰写中主要注意事项和常见问题，避免论文被拒的杯具。

注：请提前自备电脑及安装所需软件。  

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