结构方程模型【SEM】:空间自相关数据分析技术

**张老师(研究员),**长期从事R语言结构方程模型、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,已发表了多篇论文,拥有丰富的科研及实践经验。

采样样点通常包含空间信息,距离相近两个样点相似度要高于距离远样点间相似度,此即为空间自相关。空间自相关使样本违背了独立性假设。因而在建模过程中需要考虑空间自相关对结果的影响,排除空间自相关对模型造成的有偏结果。将针空间数据表现出来的空间自相关特点,详细探讨结构方程模型全局估计法、局域估计法及贝叶斯法对空间自相关数据的处理方式和过程。

一:空间自相关数据回归模型分析

1、数据空间自相关概述

2、回归(混合效应)模型处理空间自相关数据

3、贝叶斯方法处理空间数据

二:空间自相关数据结构方程上:局域估计法

1、局域估计法纳入空间自相关的基本原理

2、局域估计法(piecewiseSEM和brms)对空间自相关数据的分析

三:空间自相关数据结构方程下:全局估计法

1、全局估计法(lavaan)对空间自相关数据分析基本原理

2、全局估计法对空间自相关分析实例讲解

原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNzczMTI4Mg==&mid=2247686676&idx=5&sn=9da51c95f92891ee0262a49160683072&chksm=fa774529cd00cc3f6e3593876c89cabb02bba33c92914db90bd4a00b93aa6f02bf1e3b9a6245&token=1275762367&lang=zh_CN#rd

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