R-Meta多手段全流程分析与Meta高级绘图、多层次分层嵌套模型构建与Meta回归诊断、贝叶斯网络、MCMC参数优化及不确定性分析、Meta数据缺失值处理、Meta加权机器学习与非线性Meta分析

目录

专题一 Meta分析的选题与检索

专题二 Meta分析与R语言数据清洗及统计方法

专题三 R语言Meta分析与作图

专题四 R语言Meta回归分析

专题五 R语言Meta诊断分析

专题六 R语言Meta分析的不确定性

专题七 机器学习在Meta分析中的应用

更多应用

---

Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。本教程从文献计量分析研究热点变化，寻找科学问题、R-Meta多手段全流程分析与Meta高级绘图、多层次分层嵌套模型构建与Meta回归诊断、贝叶斯网络、MCMC参数优化及不确定性分析、Meta数据缺失值处理的六种方法与结果可靠性分析、Meta加权机器学习与非线性Meta分析等方面讲解，每个专题，每一部分结合多个典型案例实践，深受众多学员好评。

专题一 Meta分析的选题与检索

1、Meta分析的选题与文献检索
①什么是Meta分析
②Meta分析的选题策略
③精确检索策略，如何检索全、检索准
④文献的管理与清洗，如何制定文献纳入排除标准
⑤文献数据获取技巧，研究课题探索及科学问题的提出
⑥文献计量分析CiteSpace、VOSViewer、R bibliometrix及研究热点分析

专题二 Meta分析与R语言数据清洗及统计方法

2、Meta分析的常用软件/R语言基础及统计学基础
①R语言做Meta分析的优势及其《Nature》、《Science》经典案例应用
②R语言基本操作与数据清洗方法
③统计学基础和常用统计量计算（sd\se\CI）、三大检验（T检验、卡方检验和F检验）
④传统统计学与Meta分析的异同
⑤R语言Meta分析常用包及相关插件讲解
从自编程计算到调用Meta包（meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等），全程分析如何进行meta计算、meta诊断、贝叶斯meta、网状meta、亚组分析、meta回归及作图。

专题三 R语言Meta分析与作图

3、R语言Meta效应值计算
①R语言Meta分析的流程
②各类meta效应值计算、自编程序和调用函数的对比
连续资料的lnRR、MD与SMD
分类资料的RR和OR
③R语言meta包和metafor包的使用
④如何用R基础包和ggplot2绘制漂亮的森林图

专题四 R语言Meta回归分析

4、R语言Meta分析与混合效应模型（分层模型）构建
①Meta分析的权重计算
②Meta分析中的固定效应、随机效应
③如何对Meta模型进行统计检验和构建嵌套模型、分层模型（混合效应）
④Meta回归和普通回归、混合效应模型的对比及结果分析
⑤使用Rbase和ggplot2绘制Meta回归图

专题五 R语言Meta诊断分析

5、R语言Meta诊断进阶
①Meta诊断分析（t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等统计量）
②异质性检验及发表偏移、漏斗图、雷达图、发表偏倚统计检验
③敏感性分析、增一法、留一法、增一法、Gosh图
④风险分析、失安全系数计算
⑤Meta模型比较和模型的可靠性评价
⑥Bootstrap重采样方法评估模型的不确定性
⑦如何使用多种方法对文献中的SD、样本量等缺失值的处理

专题六 R语言Meta分析的不确定性

6、R语言Meta分析的不确定性
①网状Meta分析
②贝叶斯理论和蒙特拉罗马尔可夫链MCMC
③如何使用MCMC优化普通回归模型和Meta模型参数
④R语言贝叶斯工具Stan、JAGS和brms
⑤贝叶斯Meta分析及不确定性分析

专题七 机器学习在Meta分析中的应用

7、机器学习在Meta分析中的应用
①机器学习基础以及Meta机器学习的优势
②Meta加权随机森林（MetaForest）的使用
③使用Meta机器学习和传统机器学习对文献中的大数据训练与测试
④如何判断Meta机器学习使用随机效应还是固定效应以及超参数的优化
⑤使用Meta机器学习进行驱动因子分析、偏独立分析PDP

专题八 讨论与答疑
1、练习 2、讨论与答疑

---

更多应用

【高分论文密码】大尺度空间模拟预测和数字制图技术和不确定性分析_WangYan2022的博客-CSDN博客结合经典的例子讲解R语言在空间数据处理、管理以及可视化的操作，从空间数据计量、大尺度时间序列分析与突变检测、空间数据插值、空间数据建模、机器学习空间预测、多种机器学习集成技术、空间升、降尺度技术、空间模拟偏差订正技术、数据可视化、知识图谱等方面让您全方位掌握R语言大尺度空间数据分析模拟预测及可视化技术。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/130800531?spm=1001.2014.3001.5502如何利用python机器学习解决空间模拟与时间预测问题及经典案例分析_WangYan2022的博客-CSDN博客了解机器学习的发展历史、计算原理、基本定义，熟悉机器学习方法的分类，常用机器学习方法，以及模型的评估与选择；熟悉数据预处理的流程，掌握python程序包的使用；理解机器学习在生态水文中的应用，掌握机器学习模型构建方法，学会构建机器学习模型用于地表参数的空间模拟与时间预测，并掌握生态水文过程分析。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/128861894?spm=1001.2014.3001.5502R语言结构方程模型（SEM）在生态学领域中的实践应用_机构方程模型global goodness-of-fit:_WangYan2022的博客-CSDN博客包括8个专题，包括R语言入门及结构方程模型原理介绍（见课程内容介绍），既适合R语言和结构方程模型的初学者，也适合对结构方程模型有高阶应用需求的研究生和科研人员。_机构方程模型global goodness-of-fit:https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/127614084?spm=1001.2014.3001.5502R语言、Meta分析、MATLAB在生态环境领域里的应用_matlab和r语言_WangYan2022的博客-CSDN博客生态环境领域研究内容广泛，数据常多样而复杂。_matlab和r语言https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/126827508?spm=1001.2014.3001.5502