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结构方程模型应用培训班2019(11月北京班)

结构方程模型应用培训班2019(11月北京班)

2019-11-02 08:00 至 2019-11-03 18:00

北京  

北京凌云翼数据科技有限公司   

报名截止

推荐会议:2024(第七届) 世界细胞治疗与再生医学大会暨展览会

发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票

-会议内容-

课程背景

结构方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM)是近年来应用日益广泛的统计分析模型,该方法通过对不可直接观测的变量(即潜变量)的分析,能够更好地处理多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。

结构方程模型具有较为庞大的理论体系和复杂的参数构成和多变的形式,往往使初学者无所适从。

为此,北京凌云翼数据科技有限公司特邀请中国科学院一线青年学者讲解结构方程模型的原理及其R实现过程,同时,通过对顶级学术文献结果的重现分析,使学员彻底掌握结构方程模型的应用技巧。

适用对象:硕士以上,适合有一定的数理统计基础,对模型有应用需求的青年科研工作者。采用小班教学,30人左右。

一、时间:2019年11月2日-3日(周六、周日2天)。

二、地点:北京,海淀区志新西路2号,桔子酒店精选

三、主办单位:北京凌云翼数据科技有限公司

-主办方介绍-

北京凌云翼数据科技有限公司

课程内容

时 间 

培训内容 

第1天

09:00-10:15 

结构方程模型的基本原理

10:15-10:30 

茶   歇 

10:30-11:45 

结构方程模型路径选择与设置、模型总体诊断及结果解读 

11:45-13:30 

午饭/休息 

13:30-15:00 

实际案例讲解与练习 

15:00-15:20 

茶   歇 

15:20-17:00 

潜变量分析的原理与R实现

第2天

09:00-10:30 

组成变量分析

10:30-10:50 

茶   歇

10:50-11:50 

结构方程分析应用案例分析及讨论交流

11:50-13:30 

午饭/休息

13:30-15:00 

基于piecewiseSEM开展纳入随机效应、系统发育相关SEM的方法与应用

15:00-15:20 

茶   歇

15:20-16:30 

混合模型R2、标准化路径系数的计算原理与方法;piecewiseSEM经典文献案例解析与练习

该课程需要有一定的R语言基础,对于R零基础的学员,我们将免费提供“R语言入门”在线课程,在开班前自行学习即可。该在线课程时长约为100分钟,分为2个课时:

第一课时包括R及Rstudio的安装与基本操作、R基础语法、R包的安装与加载;

第二课时包括数据集的使用、工作空间的管理、数据导入与导出、R帮助文档及R常见错误。

 授课人简介 

张育新(中国科学院生态环境研究中心),博士,主要从事群落生态学、保护生物学、景观生态学和生态模型等方面研究工作。先后主持或参加国家自然科学基金面上项目、国际合作交流项目、973项目、科技支撑项目、环保公益性行业专项及林业公益性行业专项项目等多项研究任务。在生物多样性格局、种间相互作用、生态格局的跨尺度分析、群落群聚规则、非线性生态模型等方面有丰富的经验。在国内外刊物上发论文40多篇。

徐猛(中国水产科学研究院珠江所),2012年博士毕业于中山大学,生态学专业。毕业至今在中国水产科学研究院珠江所从事外来水生生物入侵机制及风险评估工作。承担项目25项,包括国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目等,其中主持国家自然科学基金青年基金,广州市珠江科技新星等项目。发表论文30篇,其中以第一作者发表SCI论文6篇;授权国家专利26项 (第一授权人5项),参编书籍5部。在大数据的统计分析和生态实验设计方面有扎实的基础,曾受邀在华南农业大学和云南大学等开展统计分析培训工作。

-会议门票-

本次注册费2500元/人,含讲课费、资料费、场地费等,食宿费用及往返交通费用自理。

其他事宜

1、发票事宜:提供正规发票,开票内容一般为“培训费”或“会议费”,并提供相应的培训通知或会议通知,在线报名时请注明开票内容即可,如有其它要求可咨询会务组。电子版培训通知或会议通知一般提前3周以电子邮件的形式提供,纸版通知及发票将于培训期间统一发放。

2、培训期间提供免费午餐,茶歇

3、其它未尽事宜可随时联系会务组

会议标签:

结构方程模型 统计分析模型 R语言

温馨提示
酒店与住宿: 异地参会客户请注意,为防止会议临时变动,建议您先与活动家客服确认参会信息,再安排出行与住宿事宜。
退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

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