夯实基础：专题1：R/Rstudio简介及入门
1） R及Rstudio介绍：背景、软件及程序包安装、基本设置等
2） R语言基本操作，包括向量、矩阵、数据框及数据列表等生成和数据提取等
3） R语言数据文件读取、整理（清洗）、结果存储等（含tidverse）
4） R语言基础绘图（含ggplot）：基本绘图、排版、发表质量绘图输出存储
专题2：群落生态学及数据统计分析概述
1） 群落生态学发展和研究趋势简介
2） 群落形成机制及物种装配规则（Species Assemble Rules）
3） 群落生态数据类型、特点及准备
4） 群落生态数据与群落生态学主要科学问题关联
专题3：联合物种分布模型Hmsc及群落数据贝叶斯统计
1） 联合物种分布模型Hmsc贝叶斯统计简介
2） 联合物种分布模型Hmsc参数估计MCMC
3） 联合物种分布模型Hmsc参数及对应群落生态假说
专题4：单物种（物种水平）/单变量Hmsc贝叶斯统计
1）Hmsc程序包基本语法、参数选择、固定效应和随机效应设置、模型诊断等
2）Hmsc单变量贝叶斯估计VS 单变量brms包贝叶斯估计异同
3）Hmsc物种属性数据单变量贝叶斯估计案例
4）Hmsc物种有无（0，1）数据单变量贝叶斯估计案例
5）Hmsc计数数据（多度）单变量贝叶斯估计案例（泊松分布、过度离散、零膨胀等）
6）Hmsc混合效应模型：固定效应+混合效应+空间自相关
专题5：多物种（群落水平）Hmsc贝叶斯统计模型
1）Hmsc多物种（群落水平）贝叶斯统计模型构建介绍
2）Hmsc低维多物种联合分布模型构建
(1)模型构建、物种分布设置
(2)解释变量引入（环境筛）
(3)物种关联关系确定（生物筛）
(4)模型诊断及性能评估
3）Hmsc高维多物种联合分布模型构建
(1)模型构建、物种分布设置
(2)物种性状、系统发育信息及环境变量引入
(3)模型诊断及性能评估
(4)模型调整（先验分布、解释变量等）、拟合和重评估
(5)结果展示，包括参数热图、种间关联、变差分解（Variation Partitioning）及排序（潜变量）等
专题6：Hmsc包群落生态数据分析高阶应用经典案例
1）Hmsc包开展群落数据联合物种分布模型分析通用流程（Pipelines）
2）Hmsc分析物种属性与环境关系案例
3）Hmsc分析响应变量为不同分布类型案例
4）Hmsc空间数据分析案例
5）Hmsc时间数据分析案例
6）Hmsc模型中环境变量、物种属性、系统发育、数据分层设置综合案例