如何在R语言中构建动物模型混合线性模型方程并计算BLUP值

Posted 2023-05-11

参考技术A 参数的计算方法

用ASreml运算作为对照，结果一样

直播丨基于R语言的结构方程模型分析及应用

R语言平台；模型构建、拟合、筛选及结果发表全流程；潜变量分析；组成变量分析；非线性关系处理、非正态数据、分组数据、嵌套数据分析与处理；混合效应模型；贝叶斯方法；经典案例练习及解读；

现代统计学理论和方法的不断完善，使科研工作对统计方法的要求也越来越高，面对纷繁复杂的数据，如何选择最为合适的数据分析方法已成为科研工作者，尤其是广大刚处于科研生涯起步阶段的研究生们最为棘手问题。随着科学的发展，一些科学问题的回答往往基于结构较为复杂的数据结构之上，传统或经典的统计分析方法已很难应对此类数据。

结构方程模型（Sructural Equation Model）是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法，它是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法，它可以替代多重回归、因子分析、协方差分析等方法，利用图形化模型方式清晰分析研究系统中变量间的相互关系，是近年来地学、生态、进化、环境、医学、社会、经济领域应用十分广泛的统计方法，具有强大的数据分析功能和广泛的适用性。然而，自Wright在1920年美国科学院院刊（PNAS）提出第一个通径分析方法发展至今的100年时间结构方程模型已发展出有较为庞大的理论体系和复杂多变的形式，使初学者往往无所适从。

本次课程将利用开源软件R平台，通过理论讲解和实际操作相结合的方式，由浅入深地系统介绍结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示的全过程，使学员能够利用结构方程模型方法解决实际研究和工作中遇到的相关科学问题。

   公益课程   7月5日  晚19:30-21:30

结构方程模型（SEM）基本原理应用

SEM的定义、应用及历史回顾

SEM的基本结构

SEM的估计方法

SEM的路径规则

SEM路径参数的含义

SEM分析样本量及模型可识别规则

SEM构建基本流程

       进阶课程  7月11日-16日  晚19:30-21:30

摘要

本次会议课程主要涉及结构方程模型基本原理、结构方程模型R实现的流程、潜变量和组成变量分析、混合效应模型及贝叶斯方法在结构方程模型中的应用等主要环节。会议大纲的设置主要围绕上述环节来设计相关的基础理论知识与上机操作步骤，通过逐一环节的讲解与实际操作，达到本次会议的目的，实现会议的既定目标。

课程目标

（1）了解结构方程模型的基本原理

（2）掌握利用R实现结构方程模型的步骤和流程； 

（3）掌握利用R实现潜变量和组成变量分析的原理和流程；

（4）掌握混合效应模型和贝叶斯方法结构方程分析中的应用；

（5）通过理论知识学习与上机实践操作，让学员具备根据自己的研究问题构建结构方程模型的能力，实现科研产出；

（6）采用答疑连麦方式，解答学员在应用结构方程模型遇到的问题。

主讲专家

主讲专家来自中国科学院及重点高校资深专家，长期从事结构方程模型、群落生态学、保护生物学、景观生态学和生态模型方面的研究和教学工作，以发表了多篇论文，拥有丰富的科研及实践经验。

观看方式   手机或者电脑下载“腾讯会议”注册完成后，开课前半小时内，会务组会提供会议ID及房间密码。 

课程优势

1、支持线上复看录屏，学员可随时反复观看复习。

2、课用课件及数据资料全部打包送。

3、建立专属微信答疑群，提供长期答疑交流。

培训费用  

A类：1989元（本次课程）

B类：2388元（本课+原价799元MATLAB深度学习工具箱全面解析实践精品视频课）打包优惠！

C类：2588元（本课+赠送原价999元Python机器学习案例实践视频课程）打包优惠！

D类：2588元（本课+赠送原价999元：Meta分析在生态环境领域中的应用精品录播课）打包优惠！

E类：2588元（本课+赠送原价999元：MATLAB在生态环境数据处理与分析中的应用录播视频）打包优惠！   注：可提供培训费、会议费发票，附带盖章会议通知。

课前准备    参加培训人员请提前自备笔记本电脑，配置好运行环境，准备优质网络环境，确保课程正常使用。

课程安排

R语言入门及实现SEM分析的基本流程

R及Rstudio软件安装

R语言的基本操作简介

R中实现SEM的程序包lavaan介绍

基于lavaan建立第一个SEM：

   （1）模型建立

   （2）模型拟合

   （3）模型评估

   （4）结果展示

基于lavaan建立SEM的实际应用

lavaan对实际应用中各种情况处理

  （1）有缺失数据的处理

  （2）非正态分布数据

  （3）非线性关系处理

  （4）分组数据处理

  （5）嵌套数据处理

   lavaan实际应用经典案例分析及解读

  （1）问题提出、元模型构建

  （2）模型构建及模型估计

  （3）模型评估：路径增加和删减原则、最优模型筛选方法

  （4）结果展示

基于lavaan的潜变量分析

(1)潜变量的定义

(2)潜变量分析的优势

(3)潜变量分析实现的基本原理

(4)lavaan潜变量分析实现的基本步骤和方法

(5)lavaan潜变量分析的实际案例

基于lavaan的组成变量分析

(1)组成变量的定义

(2)组成变量和潜变量的对比

(3)lavaan组成变量分析的基本步骤

(4)lavaan组成变量分析处理非线性关系

(5)lavaan组成变量分析处理交互作用

(6)lavaan组成变量分析的经典案例解析

混合效应模型引入SEM的实现-piecewiseSEM

混合效应模型（mixed effects models）简介

piecewiseSEM基本操作

SEM中引入混合效应模型实例

贝叶斯方法与SEM的结合-blavaan

贝叶斯（bayes）方法简介

blavaan介绍

Brms介绍

贝叶斯SEM实例讲解

报名方式 与 注意事项

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