時間－空間數(shù)據(jù)（以下簡稱“時空數(shù)據(jù)”）是最重要的觀測數(shù)據(jù)形式之一，很多科學(xué)研究的數(shù)據(jù)都以時空數(shù)據(jù)的形式得以呈現(xiàn)，而科學(xué)研究目的可以歸結(jié)為挖掘時空數(shù)據(jù)中的規(guī)律。另一方面，貝葉斯統(tǒng)計學(xué)作為與傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)并列的方法，在現(xiàn)今的科學(xué)研究中占據(jù)了重要的地位，也越來越多運用于時空數(shù)據(jù)模型中。雖然，貝葉斯理論運用很多；但由于時空數(shù)據(jù)性質(zhì)與普通獨立數(shù)據(jù)有著很大的不同，所以貝葉斯理論在時空數(shù)據(jù)中的運用仍然是困難的。
專題一、貝葉斯理論
1.貝葉斯定理，先驗與后驗
2.重要值的貝葉斯估計
3.可信區(qū)間
4.模型選擇
案例3：正態(tài)－正態(tài)分布的貝葉斯預(yù)測
專題二、貝葉斯計算
1.蒙特卡羅積分初步
2.重要性采樣
3.吉布斯采樣
4.哈密爾頓蒙特卡羅方法
5.積分嵌套拉普拉斯近似
案例4：貝葉斯計算的兩個簡單模型
案例5：空氣污染的貝葉斯模型選擇
專題三、基于點的時空數(shù)據(jù)模型
1.時空誤差的分布
2.帶有塊的高斯過程
3.自回歸模型
4.時空動態(tài)模型
5.基于高斯過程的時空模型
案例6：不同區(qū)域年空氣污染模型及其傷害評估
案例7：降雨量的降尺度模型
案例8：葉綠素水平的趨勢估計
專題四、基于點的時空貝葉斯預(yù)測
1.高斯過程的精確預(yù)測
2.自回歸模型的預(yù)測
3.GPP模型的預(yù)測
4.預(yù)測模型的驗證
案例9:大氣臭氧水平預(yù)測
專題五、基于面數(shù)據(jù)的模型
1.廣義線性模型
2.貝葉斯的廣義線性模型
3.隨機(jī)效應(yīng)模型
4.時空數(shù)據(jù)的貝葉斯廣義線性模型
案例10：兒童疫苗接種模型
案例11：貧困兒童趨勢估計（CAR-AR模型）
特別專題、柵格數(shù)據(jù)的空間分層模型及其應(yīng)用
1.空間分層及其基本原理
2.空間分層與分類的區(qū)別
3.空間分層的實際操作
4.空間分層采樣方法
5.空間分層采樣后的預(yù)測（插值）
案例12：基于地形及氣候的空間分層模型
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| 組合 |
選擇 |
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| A類 |
基于R語言地理加權(quán)回歸、主成份分析、判別分析等空間異質(zhì)性數(shù)據(jù)分析實踐技術(shù)應(yīng)用 |
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| B類 |
R語言混合效應(yīng)（多水平/層次/嵌套）模型及貝葉斯實現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用 |
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| C類 |
最新基于R語言結(jié)構(gòu)方程模型分析與實踐技術(shù)應(yīng)用 |
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| D類 |
R語言生物群落數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析與典型案例實踐應(yīng)用 |
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| E類 |
基于現(xiàn)代R語言【Tidyverse、Tidymodel】的機(jī)器學(xué)習(xí)方法 |
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| F類 |
R語言空間分析、模擬預(yù)測與可視化高級應(yīng)用文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-428706.html |
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