基于R语言的Meta分析(全流程、不确定性分析)方法与Meta机器学习

Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。本教程针对Meta分析原理、公式、操作步骤及结果分析，进阶应用进行详细解析，结合多个例子，熟练掌握Meta分析全流程和不确定性分析，并结合机器学习等方法讲解Meta分析在文献大数据的延伸应用。

///【教程】基于R语言的Meta分析(全流程、不确定性分析)方法与Meta机器学习

专题一

Meta分析的选题与检索

1 Meta分析的选题与文献检索

什么是Meta分析
Meta分析的选题策略
文献检索数据库
精确检索策略，如何检索全、检索准
文献的管理与清洗，如何制定文献纳入排除标准
文献数据获取技巧
文献计量分析CiteSpace及研究热点分析

专题二

Meta分析与R语言基础

2 Meta分析的常用软件与R语言基础

R语言做Meta分析的优势及其《Nature》、《Science》经典案例应用
R语言基本操作
R语言数据清洗方法
R语言Meta分析常用包及相关插件介绍与安装
从自编程计算到调用Meta包（meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等），全程分析如何进行meta计算、meta诊断、贝叶斯meta、网状meta、亚组分析、meta回归及作图。

专题三

R语言Meta分析与作图

3 R语言Meta分析

R语言Meta分析的流程
各类meta效应值和累计效应值计算
连续资料的RR、MD与SMD
分类资料的RR和OR
Meta亚组分析
R语言图形可视化基础
如何用ggplot2绘制漂亮的森林图

专题四

R语言Meta回归分析

4 R语言Meta回归分析

Meta回归统计分析理论及应用
Meta回归和普通回归分析的异同
固定效应与随机效应分析
泡泡图（bubble）的绘制

专题五

R语言Meta诊断分析

5 R语言Meta诊断进阶

Meta诊断分析（t2、I2、H2、Q等统计量）
异质性检验
敏感性分析
偏倚分析
风险分析

专题六

R语言Meta分析的不确定性

6 R语言Meta分析的不确定性

网状Meta分析
贝叶斯理论
R语言贝叶斯工具Stan、JAGS和brms
贝叶斯Meta分析及不确定性分析

专题七

机器学习在Meta分析中的应用

7 机器学习在Meta分析中的应用

机器学习基础以及Meta机器学习的优势
Meta加权随机森林（MetaForest）的使用
使用Meta机器学习对文献中的大数据进行整合
使用机器学习进行驱动因子分析

专题八

讨论与答疑

1 练习

2 讨论与答疑

更多
●Meta分析在生态环境领域中的实践技术应用
●基于R语言Meta分析方法与进阶实践应用
●MATLAB 编程、机器学习、深度学习、在图像处理中的实践技术应用
●全套Python机器学习核心技术与案例分析实践应用
●基于PyTorch机器学习与深度学习实践应用与案例分析

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