西安网站建设sxyun,深圳去聋哑做义工申请网站,安卓系统应用开发,网络营销网站建设知识查看原文全流程R语言Meta分析核心技术高阶应用 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…查看原文全流程R语言Meta分析核心技术高阶应用 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 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。本内容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分析等方面进行每个专题每一部分结合多个典型案例实践深受众多好评。 【内容简述】 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 2) Meta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 1) R语言做Meta分析的优势及其《Nature》、《Science》经典案例应用 2) R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 5) R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 1 R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 3 R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 1) Meta分析的权重计算 2) Meta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 4) Meta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 1) Meta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 5) Meta模型比较和模型的可靠性评价 6) Bootstrap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 4) R语言贝叶斯工具Stan、JAGS和brms5) 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 2) Meta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 【其它相关推荐】 基于R语言机器学习方法在生态经济学领域中的实践技术 最新基于Citespace、vosviewer、R语言的文献计量学可视化分析技术及全流程文献可视化SCI论文高效写作方法 Python数据挖掘与机器学习 基于 python 机器学习及深度学习在空间模拟与时间预测领域中的实践技术应用 基于Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践应用 基于通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析 基于现代 R 语言【Tidyverse、Tidymodel】的机器学习方法与案例分析实践技术R语言空间分析、模拟预测与可视化高级应用 【案例教程】高分论文密码大尺度空间模拟预测与数字制图