R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用

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贝叶斯统计已经被广泛应用到物理学、生态学、心理学、计算机、哲学等各个学术领域，其火爆程度已经跨越了学术圈，如促使其自成统计江湖一派的贝叶斯定理在热播美剧《The Big Bang Theory》中都要秀一把。贝叶斯统计学即贝叶斯学派是一门基本思想与传统基于频率思想的统计学即频率学派完全不同的统计学方法，它在统计建模中具有灵活性和先进性特点，使其可以轻松应对复杂数据和模型结构。然而，很多初学者在面对思想、技术和方法都与传统统计学有着较大区别的贝叶斯统计，以及其后验参数获取需要用到的马尔科夫、蒙特卡罗和吉布斯等现代抽样技术，特别是建模中复杂而令人眼花缭乱的脚本文件而畏葸不前。为了能够让广大研究者准确灵活的应用贝叶斯统计学，实现弯道超车，跑步进入贝叶斯统计世界，特别开展R语言生态环境数据贝叶斯统计高级实践课程。本内容包括回归及结构方程模型概述及数据探索；R和Rstudio简介及入门和作图基础；R语言数据清洗-tidyverse包；贝叶斯回归与混合效应模型；贝叶斯空间自相关、时间自相关及系统发育相关数据分析；贝叶斯非线性数据分析;贝叶斯结构方程模型及统计结果作图等。本内容不仅适合R语言和生态环境数据统计分析初学者，也适合有高阶应用需求的研究生和科研人员。通过大量实例讲解，使大家能应对科研工作中复杂数据局面，选择合适模型，提高数据分析能力。

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