R语言多元数据统计分析在生态环境中的实践应用

生态环境领域研究中常常面对众多的不同类型的数据或变量，当要同时分析多个因变量（y）时需要用到多元统计分析（multivariate statistical analysis）。多元统计分析内容丰富，应用广泛，是非常重要和实用的多元数据分析方法和统计工具，其中分类(classification)/分组（grouping）和梯度（gradient）/排序（ordination）分析是多元统计分析的核心内容。分类/分组分析主要包括聚类（如层次聚类和k-means聚类等）和辨别分析（如线性辨别分析和mental检验等）；梯度/排序分析分为非约束排序（如PCA和CA等）和约束排序（如RDA和CCA等）两大类（详见课程介绍）。但初学者在应用多元统计分析方法时往往非常困惑，这种困惑主要来自几个方面：首先，多元统计方法众多，分类还是排序？约束排序还是非约束排序？哪种方法或技术更适合我的研究目的或数据？其次，在多元分析中很多术语都有别称，如非约束排序也叫间接梯度分析；再次，多元数据类型包括连续型数据、计数数据、分类数据及混合类型数据，不同数据类型如何选择合适的方法？等等等等。
本教程将梳理多元统计中分类/分组和排序/梯度分析各方法不同应用情境，包括生态环境多元数据分析概述、R基础及数据探索、多元数据梯度分析、多元数据分组分析及统计结果作图。教程将通过大量具体案例，利用R语言相关包示范各种方法实现途径，使大家面对多元数据分析时能够驾轻就熟，从容面对。课程不仅适合R语言和生态环境数据多元统计分析的初学者，同样适合有高阶应用需求的研究生和科研人员。

【特色】：
1、原理深入浅出的讲解，强调原理的重要性；
2、技巧方法讲解，提供教程配套的完整教材数据及提供长期回放；
3、与项目案例相结合，更好的对接实际工作应用；
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。

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