结构方程模型/贝叶斯统计/树木年轮学 直播课

学术   2024-11-08 11:41   北京  

如果您在科研中有数据分析方面的困扰,或者在某些科研方法有迫切需求,那么欢迎关注我们科研培训课程,为您掌握数据分析或者科研技能提供捷径。


我们邀请来自著名高校及科研院所的一线学者讲授各类数据分析及科研方法,包括:

  • 结构方程模型(第11期)-2024年11月16-17日

  • 应用贝叶斯统计模型(第7期)-2024年11月30日-12月1日

  • 树木年轮学培训(第8期)-2024年11月23日-24日

欢迎随时联系我们进行咨询及预报名

黄老师, 139 1082 2427(微信同号)


【培训方式】在线直播+回放+课后线上答疑,提供PPT、案例、代码等资料


欢迎关注公众号”凌云翼“及时获取更多培训信息


01结构方程模型

第11期 2024年11月16-17日 线上直播

基于R语言的高级统计系列培训之三

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培训班背景


结构方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM),通过对变量间直接和间接关系以及不可直接观测的变量(即潜变量)的分析,能够更好地处理多个变量之间的作用关系强度和影响传导路径,能够有效弥补传统统计方法的不足,被称为统计学的一个大革命。该模型在生物学、生态学、社会科学、教育学、经济学、市场与管理等领域都具有重要应用,目前已成为多元数据分析模型中应用最为广泛的一种。随着片段化结构方程模型的发展,SEM已经能够与混合效应模型、谱系最小二乘回归以及贝叶斯统计相结合,能够方便处理非正态分布数据,纳入随机效应,考虑谱系相关等,极大地拓展了传统结构方程模型处理多元数据的能力。

【课程目标】1、理解和掌握结构方程模型的基本原理;2、基于lavaan和picewiseSEM两个R包构建自己的结构方程模型;3、正确开展模型检验、比较和效应值的计算,并图形展示出来;4、研判和辩证分析当前各种文献中的SEM,有自己的认识和感悟

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讲师介绍

徐猛 博士(中国水产科学研究院珠江所,副研究员)

徐猛博士毕业于中山大学、生态学专业,从事外来水生生物入侵机制及风险评估相关工作。主持国家自然科学基金、广东省自然科学基金等项目,在《Nature Communications》,《Global Change Biology》《Global Ecology and Biogeography》等著名期刊发表论文40余篇;获授权国家专利33项,软件著作权4项,参编著作9部,获广东省科技进步奖二等奖(排名第3)等;2019年获广州市“珠江科技新星”。

徐博士在统计模型和大数据分析方面有扎实的基础和丰富的一线实践经验,多次受邀在中科院沈阳应用生态研究所、中科院西双版纳热带植物园、云南大学、华南农业大学等单位开展结构方程模型,贝叶斯混合效应模型、ggplot2作图等的讲课和培训工作。徐博士备课认真负责、演讲富有激情和感染力,对基本原理的讲解深入透彻,具有高度的实用性,风格深受广大学员喜爱,获得了一致好评。

讲师个人主页:https://www.researchgate.net/profile/Meng_Xu33

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课程内容

课程会加入结构方程与主成分分析,Meta分析等方法的联合使用,尽可能多的帮助大家解决使用SEM过程遇到的问题


详情及报名:

登陆以下网址或扫描二维码,查看详情及报名。

https://www.wjx.top/vm/evRFfhA.aspx# 


02应用贝叶斯统计模型

第7期 2024年11月30日-12月1日 线上直播

基于R语言的高级统计系列培训之四

“贝叶斯会成为以后统计的主流!”

我们应用贝叶斯统计模型培训班的两位老师在每次培训时都会有这样的感慨。

我们4年以来一直坚持举办这个培训的就是希望把最新最好用的推荐给大家,带大家领略brms, INLA典型的贝叶斯包在处理复杂数据方面的独到优势:


课程试听(点击)

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讲师介绍

张霜 中国科学院生态环境研究中心,副研究员

徐猛 中国水产科学研究院珠江所,副研究员

张老师,对Meta分析、混合效应模型、贝叶斯统计等统计工具具有精准的理解和丰富的实战经验。应邀在中科院生态环境研究中心、西双版纳热带植物园、地理科学与资源研究所,沈阳应用生态研究所,华东师范大学,云南大学、中国农业大学、浙江农林大学,南京林业大学、北京超级云计算中心等研究所与高校进行统计模型的专题培训或经验交流取得了上佳的教学效果。

讲师主页 

http://dse.rcees.cas.cn/yjzjs/qyjggjystgc/jgbhysthfyjz/201211/t20121114_101885.html


徐老师,毕业于中山大学,生态学专业。从事外来水生生物入侵机制及风险评估相关工作。主持国家自然科学基金、广东省自然科学基金等项目,在Nature Communication, Global Change Biology, Global Ecology and Biogeography等著名期刊发表论文40余篇。获授权国家专利33项,软件著作权4项,参编著作9部,获广东省科技进步奖二等奖(排名第3)等。2019年获广州市“珠江科技新星”。在统计模型和大数据分析方面有扎实的基础和丰富的一线实践经验,多次受邀在中科院沈阳应用生态研究所、中科院西双版纳热带植物园、云南大学、华南农业大学等单位开展结构方程模型,贝叶斯混合效应模型、ggplot2作图等的讲课和培训工作。徐博士备课认真负责、演讲富有激情和感染力,对基本原理的讲解深入透彻,具有高度的实用性,风格深受广大学员喜爱,获得了一致好评。

讲师个人主页:

https://www.researchgate.net/profile/Meng_Xu33

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培训内容


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培训方式及报名

培训费用:2200元/人,可提供盖章通知及发票用于报销

培训方式:线上直播,提供回放,课后答疑

主办方:北京凌云翼数据科技有限公司

详情及报名:

登陆以下网址或扫描二维码,查看详情及报名。网上报名后,会务组会邮件发送培训通知及缴费方式

https://www.wjx.top/vm/evRFfhA.aspx# 


03树木年轮学培训

第8期  2024年11月23-24日 线上直播

由于树木年轮材料定年准确、材料容易获取、时间序列长的特点,树木年轮学正受到人们越来越多的关注,国际和国内基于树木年轮材料的高质量文章也层出不穷,特别是在研究生态、气候、水文、气候大尺度重建方面有重要的价值。

西北大学青年教授一作在Nature正刊发文!

“Jet stream controls on European climate and agriculture since 1300 CE”。通过使用来自欧洲各地的对温度变化敏感的树木年轮样本,重建了过去700年的急流变化。

但是树木年轮学作为一门专门学科,有很多特有的技术和方法,使得很多初学者感到无从下手,成为科研过程中的障碍。

北京凌云翼数据科技有限公司特邀请国内发表多篇树木年轮学高质量SCI论文,具有丰富实践经验的青年学者,于2024年11月底举办“第8期树木年轮培训班”。培训班将结合免费开源软件,着重介绍树木年轮学的基础理论、方法及应用,传授实战技能,手把手演示软件操作流程,分享论文发表经验。

适用对象

硕士以上,对树木年轮学理论、方法、技术及应用具有迫切需求的青年科研人员,培训内容适用于与树木年轮学相关的气候学、生态学、地理学和考古学等学科。有古树木年龄鉴定或古墓葬精确定年方面有需求的也适合参加本培训。

讲师介绍

李宗善 中国科学院生态环境研究中心 副研究员

从事树木年轮气候学研究,目前利用青藏高原和黄土高原树木年轮材料已经在Climate Change, 

International Journal of Climatology, 

Climatic Research,

Theoretical and Applied Climatology

等生态学主流杂志上发表多篇论文。2017年至今分别应邀在北京师范大学、陕西师范大学、山西大学、东北林业大学讲述树木年轮学的基础理论与方法,取得了良好的培训及学术交流效果。

讲师主页:

http://dse.rcees.cas.cn/yjzjs/qyjggjystgc/jggjystgcyjz/201211/t20121126_102419.html

课程内容

详情及报名:

登陆以下网址或扫描二维码,查看详情及报名。网上报名后,会务组会邮件发送培训通知及缴费方式

https://www.wjx.top/vm/evRFfhA.aspx# 



更多培训


- 基于R语言的高级统计分析系列课程

  •  Meta分析理论方法与实战(第21期)-2024年10月直播录制

  •  混合效应模型-(第12期)-2024年11月直播录制

  •  结构方程模型(第11期)-2024年11月16-17日-直播

  •  应用贝叶斯统计模型(第7期)-2024年11月30日-12月1日

  •  R语言统计制图与地图制作(第9期)-2024年12月中


-  激光雷达数据分析(R语言)- 2024年12月7日

-  ArcGIS在生态环境领域的应用——利用ArcGIS探究全球变化对环境和生态因子的影响(第7期)-2024年12月中


培训形式、培训大纲、授课老师等详细信息,我们稍后将在 “凌云翼”公众号,官方网站北京凌云翼数据科技有限公司 (bjupclouddata.com)上发布,欢迎关注

咨询:黄老师:13910822427(微信同号)

生态学家
跟踪环境生态前沿
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