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🔍 在现代生态、环境及地学研究中，变量及其因果关系的推断是核心课题之一。然而，传统的因果关系研究通常依赖于昂贵的实验，而实验结果往往与天然环境中的实际因果联系存在较大偏差。例如，在生态系统中，物种间的相互作用、环境因素对生物群落的影响等，都需要准确的因果推断来揭示其内在机制。
📊 统计学方法是研究天然环境中变量间关系的有效工具，但常见的统计学方法大多只能回答变量间的相关关系，而非因果关系。相关关系虽是通往因果关系的第一步，但并非最终目标。例如，在环境科学中，仅通过相关性分析无法明确污染物来源与生态系统健康之间的因果联系。
🌐 贝叶斯网络是一种结合图论与统计学理论的新型模型。它不仅能整合多种统计学方法，如混合回归模型、LASSO、自回归模型、隐马模型等，还能在很大程度上弥补传统统计学模型无法进行因果推断的不足。近年来，贝叶斯网络在生态学中被用于构建物种相互作用网络，在环境科学中用于污染源追踪和生态系统健康评估，在地学研究中用于地质灾害风险预测等领域，取得了显著成果。
📚 尽管贝叶斯网络应用广泛，但其理论复杂、体系庞大、形式多样，难以被初学者快速掌握。其复杂的结构学习和参数估计过程，以及因果推断的严谨性，都对学习者提出了较高要求。
🎓 本教程以开源的R语言为平台，采用理论与实践相结合的方式，系统介绍贝叶斯网络的结构学习、参数学习及因果推断等全过程。通过学习，对贝叶斯网络有全面的了解，并能够将其应用于科研和实际工作中，助力生态、环境和地学领域的研究与实践。
专题一 R语言实现Bayesian Network分析的基本流程
R语言的数据类型与基本操作
R语言中图论的相关操作
贝叶斯网络的图表示与概率表示
基于bnlearn建立简单的贝叶斯网络
专题二 离散静态贝叶斯网络的构建
离散静态网络的结构学习
离散静态网络的参数估计
离散静态网络的推断
实例分析
专题三 连续分布下的贝叶斯网络
连续贝叶斯网络的结构学习
连续贝叶斯网络的参数估计
高斯贝叶斯网络的推断
实例分析
专题四 混合贝叶斯网络
混合分布情况下的处理
贝叶斯统计在混合网络中的应用
实例分析
专题五 动态贝叶斯网络
时间序列中变量的选择
时间相关性的处理
动态贝叶斯网络
实例分析
专题六 基于Gephi的网络作图初步
Gephi是一款开源的网络分析与可视化软件，广泛应用于社交网络分析、生物信息学、交通网络研究等领域。它支持多种数据格式导入，提供丰富的布局算法和统计功能，能够帮助用户快速生成高质量的网络图。
专题七 真实世界中的贝叶斯网络
Bootstrap与阈值选择
模型平均方法
非齐次动态贝叶斯网络
实例分析
更多
①R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用
②基于R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析
③基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算）
④ R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）模型及贝叶斯实现
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