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详情点击链接:R语言结构方程模型(SEM)生态学领域应用

一,R语言SEM分析入门lavaan VS piecewiseSEM

  1. 结构方程模型在生态学研究中的应用及模型
  2. 结构方模型估计方法:局域估计和全局估计的基本工作原理、主要区别及应用情景分析
  3. 群落物种丰富度恢复的直接及间接效应(direct and indirect effects):SEM分析基本流程-lavaan vs piecwiseSEM
    (1)模型建立(2)模型拟合(3)模型评估(4)结果展示

二,基于lavaan的SEM在生态学应用

1湿地生态系统初级生产力的直接和间接效应分析

  (1)问题提出、元模型构建(2)模型构建及模型估计

  (3)模型评估:路径增加和删减原则、最优模型筛选方法(4)结果表达

2:火烧干扰后植物群落恢复效果评估-数据缺失正态性不足数据处理-

3:放牧对海拔与生物量关系的影响分析-数据分组分析

4:农业用地比例对河口水草多度影响-数据分层/嵌套分析
三,基于lavaan的
SEM潜变量分析在生态学应用​​​​​​​

  1. 潜变量的定义优势及应用背景分析
  2. 潜变量分析lavaan实现基本原理
  3. 海岸带米草群落生态恢复表现预测-单潜变量模型构建

城市景观中土地利用对有花植物资源和访华昆虫的直接与间接影响-多个潜变量模型构建
四,基于lavaan的SEM复合变量分析在生态学应用

  1. 复合变量的定义及在生态学领域应用情景分析
  2. 复合变量分析lavaan实现途径
  3. 生态力与生物多样性形成机制分析-土壤理化因子的多复合变量构建
  4. 火烧后植被恢复对物种丰富度影响-复合变量解决非线性问题

气候暖化、海平面上升对湿地植物群落的复合影响-复合变量解决交互作用问题
五,
局域估计SEM -piecewiseSEM及生态学应用

  1. piecewiseSEM对内生变量为二项及泊松分布数据的分
  2. 气候波动对海草床生态系统食物网结构影响-数据分层和嵌套、时间和空间自相关对结果影响
  3. 物种属性、社会性进化特征对海虾领域范围和多度影响-系统发育相关修正

分组数据、交互作用、非线性关系等piecewiseSEM实现
六,
贝叶斯SEM在生态学应用

1.贝叶斯(bayes)方法
2.
火烧后对植被恢复影响因素-模型拟合、模型比较和评估(brms)
3.
气候及生态位重叠程度对田鼠物种丰富度影响:模型比较、直接和间接效应计算(blavaan)
4.
R语言贝叶斯SEM实现程序包blavaan和brms
 

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