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③基于R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析
④基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算）
贝叶斯网络是一种结合图论与统计学理论提出的新型模型。贝叶斯网络不但能够统合已有的各种统计学方法，如混合回归模型，LASSO,自回归模型，隐马模型等等；而且在很大程度上能够弥补统计学模型不能够进行因果推断的缺憾。自贝叶斯网络模型在上个世纪80年代被正式提出以来，其已经被运用于生态、环境、医学、社会学等各方面的研究，取得了丰硕的成果；但是，贝叶斯网络模型理论较为复杂，体系庞大，形式复杂多样，很难被初学者掌握。
①基于R语言的贝叶斯网络模型的实践应用
本教程以开源的R语言为平台，通过理论和实践相结合的方法，系统介绍了贝叶斯网络结构学习，参数学习以及因果推断等全过程，对贝叶斯网络有较全面的了解，并能够用于科研和工作实践中。
专题一 R语言实现Bayesian Network分析的基本流程
R语言的数据类型与基本操作
R语言中图论的相关操作
贝叶斯网络的图表示与概率表示
基于bnlearn建立简单的贝叶斯网络
专题二 离散静态贝叶斯网络的构建
离散静态网络的结构学习
离散静态网络的参数估计
离散静态网络的推断
实例分析
专题三 连续分布下的贝叶斯网络
连续贝叶斯网络的结构学习
连续贝叶斯网络的参数估计
高斯贝叶斯网络的推断
实例分析
专题四 混合贝叶斯网络
混合分布情况下的处理
贝叶斯统计在混合网络中的应用
实例分析
专题五 动态贝叶斯网络
时间序列中变量的选择
时间相关性的处理
动态贝叶斯网络
实例分析
专题六 基于Gephi的网络作图初步
专题七 真实世界中的贝叶斯网络
Bootstrap与阈值选择
模型平均方法
非齐次动态贝叶斯网络
实例分析
注：请提前自备电脑及安装所需软件
②R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的应用
本教程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。教程不仅适合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。将通过大量实例讲解，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。
专题一：完成预习
专题二：R和Rstudio简介及入门和作图
专题三：R语言数据清洗-tidyverse包应用
专题四：贝叶斯回归模型-回归、方差及协防差分析
专题五：贝叶斯混合效应模型-数据分层和嵌套
专题六：贝叶斯计数数据分析
专题七：贝叶斯相关数据分析：时间、空间、系统发育相关数据
专题八：贝叶斯非线性关系数据分析：广义可加（混合）模型（BGAM/BGAMM）和非线性（混合）(BNLM/BNLMM)模型
专题九：贝叶斯结构方程模型（BSEM）
专题十：超越贝叶斯统计：因果推断
专题十一：贝叶斯统计结果作图
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③基于R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析
贝叶斯统计学是一门基本思想与传统基于频率思想的统计学完全不同的统计学方法；它以其灵活性和先进性在现代的统计学中占据着重要的地位。贝叶斯回归方法作为传统回归技术在贝叶斯统计学中的拓展，在各个专业领域中都有着广泛的应用。然而。贝叶斯回归结合了回归和贝叶斯思想，其计算方法和技术以及模型结果的解释都较为复杂，能够让广大研究者准确应用贝叶斯回归，打通学科专业与贝叶斯回归间的壁垒。
专题一：贝叶斯模型的步骤
专题二：积分嵌套拉普斯近似
专题三：INLA下的贝叶斯回归（一）
专题四：INLA下的贝叶斯回归（二）
专题五：多层贝叶斯回归
专题六：生存分析
专题七：随机游走非参数模型
专题八：广义可加模型
专题九：极端数据的贝叶斯分析与其他
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④基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算）
贝叶斯统计学是一门基本思想与传统基于频率思想的统计学完全不同的统计学方法；它以其灵活性和先进性在现代的统计学中占据着重要的地位。贝叶斯统计学是开展科学研究不可缺少的重要手段，但是，因为其思想、技术和方法都与传统统计学有着较大区别；且其计算中涉及马尔科夫、蒙特卡罗和吉布斯采样等现代计算方法，对使用者经验和能力构成了很大的挑战。让广大研究者准确灵活的应用贝叶斯统计学，打通学科专业与贝叶斯统计学间的壁垒。
专题一：贝叶斯统计学的思想与概念
专题二：单参数模型
专题三：蒙特卡罗逼近
专题四：正态模型
专题五：吉布斯采样
专题六：多元正态分布与组比较
专题七：线性回归
专题八：非共轭先验与M-H算法
专题九：线性与广义线性混合效应模型
专题十：有序数据的隐变量模型
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⑤R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）模型及贝叶斯实现
混合效应模型形式灵活可以应对现代科学研究中各种数据情况,与传统回归模型相比具有更为强大数据分析能力,且结果更为可信。本课程将分为复杂数据的回归及混合效应模型概述及数据探索；回归与混合效应模型，包括一般线性回归（lm）、广义线性回归（glm）；线性混合效应模型（lmm）及广义线性混合效应模型(glmm)；贝叶斯（brms）回归与混合效应模型；相关数据回归与混合效应模型及贝叶斯实现，包括嵌套数据、时间自相关数据，空间自相数据及系统发育数据分析；非线性数据回归分析及贝叶斯实现，包括广义可加（混合）模型和非线性（混合）模型等。课程将通过大量实例讲解，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。
预习：复杂数据的回归及混合效应模型概述及数据探索
专题一：回归与混合效应（多水平/层次/嵌套）模型
专题二：贝叶斯（brms）回归与混合效应（多水平/层次/嵌套）模型
专题三：相关数据回归分析：嵌套、时间、空间、系统发育相关数据分析
专题四：非线性关系数据分析：广义可加（混合）模型（GAM/GAMM）和非线性（混合）(NLM/NLMM)模型
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包含:ChatGPT、Python机器学习、数据挖掘、PyTorch机器学习、MATLAB机器学习、R语言【Tidyverse、Tidymodel】、地理加权回归、结构方程模型、贝叶斯网络模型、混合效应（多水平层次嵌套）模型、Copula变量相关性、极值统计学、分位数回归、网络爬虫、科研数据可视化、Nvivo、Citespace和vosviewer文献计量学、AI人工智能等...