专栏名称: 生态学文献分享

生态；演化；环境。经典；前沿；思想。

混合效应模型、结构方程、贝叶斯在生态学中的应用

生态学文献分享 · 公众号 · · 2024-10-25 14:56

正文

一般线性回归运用非常广泛，但是日益复杂的数据结构，很难满足这个简单的模型的几个前提条件：

不同因子对Y的作用是相加的
残差符合正态分布（正态性）
残差方差齐次性
yi相互独立
y和x之间是线性关系

当然引入广义线性模型、加性模型也是给出了部分解决方案，但是要说终极方案当数混合效应模型，就像下图所示的包罗万象的广义线性混合模型。

Mark Williamson, University of North Dakota，

Generalized Linear Mixed Models for Everything

如果您构建结构方程模型的数据，也存在类似结构，那么片段化方程模型(Piecewise SEM)是首选的方法。Piecewise SEM实现了传统SEM和混合效应模型的高度融合，下面这个就是广义线性模型和SEM相结合的例子：

贝叶斯统计模型在处理复杂数据方面有独特的优势，典型的贝叶斯包brms, INLA，在生态的主流期刊也越来越流行了。

如果您想较快地掌握混合效模型、结构方程模型、贝叶斯统计模型，欢迎关注我们基于R语言的高级统计分析系列培训：

混合效应模型(第12期)-2024年11月2-3日
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12月初

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

混合效应模型(第12期)

- Mixed Effect Model -

2024年11月2-3日线上直播

基于R语言的高级统计系列培训之二

先让我们看看下面2个混合模型应用的例子

背景 / background

如果您觉得传统的模型无法匹配您的数据，数据存在明显的分层嵌套、或者涉及重复测量、多因素分析的多重比较，那么不防考虑一下混合效应模型。

混合效应模型（mixed effect model, 又称嵌套模型，多水平模型，层次模型等） 毫无疑问是当前应用最为广泛的强力统计模型。其多变的形式，与数据结构特征高度统一的设置，为我们提供了几乎可以量身定做的数据分析模型，具备传统统计模型无法企及的分析能力，极大提升了分析结果的可信度。

我们的混合效应模型培训已经举办了11次，已有不少学员运用混合效应模型运用到数据分析过程中。更会让您对统计有全新的认识。

【课程目的】

1. 提升对数据分析的相关理论方法的理解和实战能力；2. 对各种回归模型有较为全面的认识；3. 能够根据数据结构特征选择合适的统计方法；4. 掌握各种混合模型的基本原理和用法；5. 能够对模型的结果进行正确的解读和制图；6. 能够在论文中把统计方法描述得精准、到位。

讲师介绍

张霜，中国科学院生态环境研究中心副研究员

张博士对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，武汉植物园，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、兰州大学，中国矿业大学，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，已有来自300多家国内外科研机构的学员参与了相关培训或交流，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

培训内容

培训费用： 2200元/人，提供盖章通知及发票

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#

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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试听

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

讲师介绍

徐猛中国水产科学研究院珠江所，副研究员

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

培训内容