在科研数据分析里普通回归已经不够用了。你是不是经常遇到数据有分层、嵌套、多水平结构普通回归不准计数数据、0-1 数据、过度离散、零膨胀不会选模型时空自相关、系统发育数据不知道怎么放进回归想发高分 SCI需要贝叶斯混合效应模型但入门太难今天给你一套一站式解决方案R 语言回归及混合效应多水平 / 层次 / 嵌套模型实践应用 贝叶斯实现从基础到高阶从代码到论文图表直接套用 能解决什么✅ 传统回归lm /glm 完整实战✅ 混合效应LMM / GLMM 全覆盖✅ 多水平 / 分层 / 嵌套数据专用模型✅ 0-1 数据、计数数据、零膨胀、负二项全解决✅ 时空自相关数据纳入混合模型✅ 系统发育数据统计分析✅ 非线性GAM/GAMM/NLMM 实战✅贝叶斯混合模型brms完整实现✅ 模型诊断、检验、作图、论文出图 你将收获什么✅ 搞定lm/glm基础回归✅ 精通LMM/GLMM混合效应模型✅ 处理多水平、分层、嵌套、聚类数据✅ 解决0-1、计数、零膨胀、过度离散✅ 掌握时空自相关、系统发育数据分析✅ 实现贝叶斯混合模型brms✅ 会做GAM/GAMM 非线性拟合✅ 直接输出论文可用图表与代码复杂数据的回归及混合效应模型概述及数据探索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专题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专题二贝叶斯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、零膨胀等问题专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-gls vs brms案例3资源脉冲与食谱关系分析方差异质性时间相关-lmm vs brms3.3、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-gls vs brms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lmm vs brms专题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