R语言的贝叶斯时空数据模型实践技术应用-Toy模板网

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时间－空间数据（以下简称“时空数据”）是最重要的观测数据形式之一，很多科学研究的数据都以时空数据的形式得以呈现，而科学研究目的可以归结为挖掘时空数据中的规律。另一方面，贝叶斯统计学作为与传统统计学并列的方法，在现今的科学研究中占据了重要的地位，也越来越多运用于时空数据模型中。虽然，贝叶斯理论运用很多；但由于时空数据性质与普通独立数据有着很大的不同，所以贝叶斯理论在时空数据中的运用仍然是困难的。

专题一、贝叶斯理论

1.贝叶斯定理，先验与后验

2.重要值的贝叶斯估计

3.可信区间

4.模型选择

案例3：正态－正态分布的贝叶斯预测

专题二、贝叶斯计算

1.蒙特卡罗积分初步

2.重要性采样

3.吉布斯采样

4.哈密尔顿蒙特卡罗方法

5.积分嵌套拉普拉斯近似

案例4：贝叶斯计算的两个简单模型

案例5：空气污染的贝叶斯模型选择

R语言的贝叶斯时空数据模型实践技术应用

专题三、基于点的时空数据模型

1.时空误差的分布

2.带有块的高斯过程

3.自回归模型

4.时空动态模型

5.基于高斯过程的时空模型

案例6：不同区域年空气污染模型及其伤害评估

案例7：降雨量的降尺度模型

案例8：叶绿素水平的趋势估计

R语言的贝叶斯时空数据模型实践技术应用

专题四、基于点的时空贝叶斯预测

1.高斯过程的精确预测

2.自回归模型的预测

3.GPP模型的预测

4.预测模型的验证

案例9:大气臭氧水平预测

R语言的贝叶斯时空数据模型实践技术应用

专题五、基于面数据的模型

1.广义线性模型

2.贝叶斯的广义线性模型

3.随机效应模型

4.时空数据的贝叶斯广义线性模型

案例10：儿童疫苗接种模型

案例11：贫困儿童趋势估计（CAR-AR模型）

R语言的贝叶斯时空数据模型实践技术应用

特别专题、栅格数据的空间分层模型及其应用

1.空间分层及其基本原理

2.空间分层与分类的区别

3.空间分层的实际操作

4.空间分层采样方法

5.空间分层采样后的预测（插值）

案例12：基于地形及气候的空间分层模型

R语言的贝叶斯时空数据模型实践技术应用

组合	选择
A类	基于R语言地理加权回归、主成份分析、判别分析等空间异质性数据分析实践技术应用
B类	R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）模型及贝叶斯实现技术应用
C类	最新基于R语言结构方程模型分析与实践技术应用
D类	R语言生物群落数据统计分析与典型案例实践应用
E类	基于现代R语言【Tidyverse、Tidymodel】的机器学习方法
F类	R语言空间分析、模拟预测与可视化高级应用