【视频教程】基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用

基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用视频教程

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前言   

   在现代的生态、环境以及地学研究中，变量和变量间的因果关系推断占据了非常重要的地位。在实践中，变量间的因果关系研究往往求助于昂贵的实验，但所得结果又经常与天然环境中的实际因果联系相差甚远。统计学方法是研究天然环境中变量间关系的好方法，但常见的统计学方法往往回答的是变量间的相关关系。相关关系是通往因果关系的第一步，但决不是其最终的目的。贝叶斯网络是一种结合图论与统计学理论提出的新型模型。贝叶斯网络不但能够统合已有的各种统计学方法，如混合回归模型，LASSO,自回归模型，隐马模型等等；而且在很大程度上能够弥补统计学模型不能够进行因果推断的缺憾。自贝叶斯网络模型在上个世纪80年代被正式提出以来，其已经被运用于生态、环境、医学、社会学等各方面的研究，取得了丰硕的成果；但是，贝叶斯网络模型理论较为复杂，体系庞大，形式复杂多样，很难被初学者掌握。本次课程以开源的R语言为平台，通过理论和实践相结合的方法，系统介绍了贝叶斯网络结构学习，参数学习以及因果推断等全过程，使学员对贝叶斯网络有较全面的了解，并能够用于科研和工作实践中。

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、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。

主讲专家  

汪博士，主讲专家来自中国科学院所及重点高校资深专家，长期从事R语言统计、贝叶斯、极值统计学，以及在水文、生态中的研究和教学工作，以发表了多篇论文，目前极值统计学相关论文以发表6篇，拥有丰富的科研及实践经验。

培训费用

本次课程费用：2399元（购买视频课程，最高享受7.5折优惠）

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注：请自行准备学习所需环境。

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