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R-Meta分析与【文献计量分析、贝叶斯、机器学习等】多技术融合

6月前 作者：xiao5kou4chang6kai4 分类：Toy博客 阅读(26) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了R-Meta分析与【文献计量分析、贝叶斯、机器学习等】多技术融合。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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

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

Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用

1、Meta分析的选题与文献检索

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

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

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

Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用

1、Meta分析的选题与文献检索

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

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Meta分析与R语言数据清洗及相关应用

2、Meta分析的常用方法与R语言应用

1) R语言做Meta分析的优势及其《Nature》、《Science》经典案例应用

2) R语言基本操作

3) R语言数据清洗方法

4) R语言Meta分析常用包及相关插件讲解与实践

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。

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 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-648126.html

R语言Meta分析与精美作图

3、R语言Meta分析

1） R语言Meta分析的流程

2） 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

3） Meta亚组分析

4） R语言图形可视化方法

5） 如何用ggplot2绘制漂亮的森林图

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R语言Meta回归分析

 、R语言Meta回归分析

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

 

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 R语言Meta诊断分析与进阶

5、R语言Meta诊断进阶

1) Meta诊断分析（t2、I2、H2、Q等统计量）

2) 异质性检验

3) 敏感性分析

4) 偏倚分析

5) 风险分析

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R-Meta分析与【文献计量分析、贝叶斯、机器学习等】多技术融合,生态,环境,农业,r语言,开发语言 

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R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯应用 

R语言Meta分析的不确定性

1) 网状Meta分析

2) 贝叶斯理论

3) R语言贝叶斯工具Stan、JAGS和brms

4) 贝叶斯Meta分析及不确定性分析

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深度拓展机器学习在Meta分析中的应用

7 机器学习在Meta分析中的应用

1) 机器学习基础以及Meta机器学习的优势

2) Meta加权随机森林（MetaForest）的使用

3) 使用Meta机器学习对文献中的大数据进行整合

4) 使用机器学习进行驱动因子分析

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