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

📅 2026/7/21 12:56:40
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
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。1复杂数据回归模型的选择策略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回归分析基本假设和常见问题4复杂数据回归模型选择策略2如何通过数据探索避免常见统计问题1)数据缺失missing value2)零值zero trouble3)奇异值/离群值outliers4)异质性heterogeneity5)数据分布正态性normality6)响应变量与预测变量间关系relationships7)交互作用项interaction8)共线性collinearity9)样本独立性independence一回归与混合效应多水平/层次/嵌套模型1.1一般线性模型lm1基本形式、基本假设、估计方法、参数检验、模型检验2一般线性回归、方差分析及协方差分析3一般线性回归模型验证4一般线性回归模型选择-逐步回归案例1鱼类游速与水温关系的回归及协方差分析案例2施肥和种植密度对作物产量的影响案例3决定海洋植食性鱼类多样性的决定因子-模型验证案例4淡水鱼丰度的环境因子的筛选-逐步回归1.2广义线性模型glm1 基本形式、基本假设、估计方法、参数检验、模型检验2 01数据分析伯努利分布、二项分布及其过度离散问题3计数数据各种情况及模型选择泊松、伪泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项、零截断泊松及零截断负二项模型4 广义线性模型的模型比较和选择-似然比LR和AIC案例1动物身体特征与患病与否(0,1)的关系的逻辑斯蒂回归案例2海豹年龄与攻击行为的关系-01数据转化为比率数据分析案例3不同实验处理下蚜虫多度的差异分析-计数数据泊松回归其他案例零膨胀、零截断数据分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1.3线性混合效应模型lmm1 线性混合效应模型基本原理2 线性混合效应模型建模步骤及实现3 线性混合效应模型的预测和模型诊断4 线性混合效应模型的多重比较案例1睡眠时间与反应速度关系案例2多因素实验分层数据的多重比较1.4广义线性混合效应模型glmm1广义线性混合效应模型基本原理2广义线性混合效应模型建模步骤及流程3广义线性混合效应模型分析01数据4广义线性混合效应模型分析计数数据及模型选择泊松、伪泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项、零截断泊松及零截断负二项模型案例1蝌蚪“变态”与否01的多因素分析-逻辑斯蒂混合效应模型案例2虫食种子多度影响因素的多变量分析-泊松混合效应模型案例3模拟计数数据-零膨胀、零截断、过度离散等广义混合效应模型二贝叶斯brms回归与混合效应多水平/层次/嵌套模型2.1贝叶斯回归及混合效应模型上1贝叶斯回归分析简介2利用brms实现贝叶斯回归分析简介3贝叶斯回归分析的模型诊断、交叉验证、预测和作图4贝叶斯广义线性模型实现gamma分布、伯努利分布、二项分布等案例1鱼游速与温度关系的贝叶斯回归-结果解读、模型验证、模型诊断案例2森林生物量与林龄关系贝叶斯回归-gamma分布、brms参数调整案例3动物身体特征与患病与否(0,1)的关系的贝叶斯回归-伯努利分布案例4海豹年龄与攻击行为的关系-01数据转化为比率数据分析-二项分布其他案例贝叶斯分析计数数据过度离散、零膨胀等问题2.2贝叶斯回归及混合效应模型下1贝叶斯线性混合效应模型实现步骤、模型验证、多重比较2贝叶斯广义混合效应模型-计数数据分析泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项等案例1睡眠时间与反应速度关系的贝叶斯线性混合效应模型案例2教师受欢迎程度的多变量预测-贝叶斯线性混合效应模型案例3虫食种子多度计数数据影响因素的多变量分析-贝叶斯广义混合效应模型其他案例贝叶斯分析计数数据过度离散、零膨胀等问题三相关数据回归分析嵌套、时间、空间、系统发育相关数据分析3.1嵌套型随机效应混合效应模型分析及贝叶斯实现1数据分层问题及嵌套型随机效应混合效应模型介绍2嵌套型随机效应混合效应模型分析步骤及流程及模型选择MuMIn3嵌套型随机效应混合效应模型的方差分解ICC、varcomp及贝叶斯法4经典方差分解案例讲解案例1不同种类海豚年龄多因素预测模型及模型选择MuMIn- 嵌套结构案例2纲/科/属/种型嵌套随机效应的方差分解及贝叶斯方法案例3物种属性可塑性和基因多样性对物种丰富度影响的相对贡献-全模型变差分解3.2时间相关数据分析及贝叶斯实现1回归模型的方差异质性问题及解决途径2时间自相关分析线性及混合效应模型及贝叶斯方法3时间自相关方差异质性分析及贝叶斯实现案例1模拟数据方差异质性问题-gls,lmm及brms方法比较案例2鸟类多度变化的时间自相关分析-glsvsbrms案例3资源脉冲与食谱关系分析方差异质性时间相关-lmmvsbrms3.3空间相关数据分析及贝叶斯实现1空间自相关概述2空间自相关问题解决方式自相关修正参数、空间距离权重法、空间邻接权重法3空间自相关问题修正基本流程-gls和lme4空间自相关贝叶斯修正-空间距离权重 VS 空间邻接权重案例1北方林物种多样性与气候关系-一般线性回归模型空间自相关问题修正案例2全球水鸟巢穴捕食率影响因素分析-混合效应模型空间自相关问题修正3.4系统发育相关数据分析及贝叶斯实现1、系统发育简介系统发育假说、系统发育信号及系统发育树2、系统发育树及系统发育距离矩阵构建3、系统发育信息纳入回归模型-广义最小二乘gls4、系统发育信息纳入混合效应模型lmm/glmm及贝叶斯方法实现案例案例1模拟数据-系统发育相关对物种属性影响-glsvsbrms案例2全球水鸟巢穴捕食率影响因素分析-系统发育混合效应模型lmmvsbrms四非线性关系数据分析广义可加混合模型GAM/GAMM和非线性混合(NLM/NLMM)模型4.1“线性”回归的含义及非线性关系的判定4.2广义可加混合效应GAM/GAMM模型及贝叶斯实现4.3非线性混合效应NLM/NLMM模型及贝叶斯实现