目次
特別トピック 1. メタ分析トピックの選択と書誌学的分析 CiteSpace アプリケーション
トピック 2. メタ分析と R 言語のデータ クリーニングと関連アプリケーション
トピック 6. R 言語およびベイズ適用におけるメタ分析の不確実性
メタアナリシスは、明確な検索戦略、文献基準の選択と選別、および特定の科学研究問題に対する厳密な評価方法に従って、さまざまな情報源からの研究結果を収集、統合し、定量的に統計分析する方法です。」で初登場しました。科学的根拠に基づいた医学は、農林業の生態学や資源環境などの分野で広く活用されています。R 言語には、データを直接分析して表示できる、完全かつ効果的なデータ処理、統計分析、保存メカニズムが備わっています。コマンド形式はシンプルで、結果は非常に読みやすいです。メタ分析用のソフトウェア パッケージが多数含まれています。メタ統合分析と評価に最適な効果的なプラットフォーム。
メタ分析の原理、公式、操作手順と結果分析の詳細な分析、高度な応用、複数の例との組み合わせ、メタ分析と不確実性分析の全プロセスに習熟し、機械学習やその他の手法と組み合わせて文献でメタ分析を説明するビッグデータ拡張アプリケーション。
【特徴】：
1. 原則をわかりやすく解説し、原則の重要性を強調
2. スキルとメソッドを解説、完全教科書データを提供し、長期プレイバックを提供 3.
プロジェクトと組み合わせるケースを実際の作業アプリケーションとより適切に結び付けるため、
4. コンピュータでの操作方法を学び、ケース操作演習を独立して完了し、プロセス全体を通して問題を追跡および分析します。 5. 専属
の学生グループが、学習と実際の作業アプリケーションの交換を統合するのを支援します。オンラインQ&Aを随時開催しております。
特別トピック 1. メタ分析トピックの選択と書誌学的分析 CiteSpace アプリケーション
1. メタ分析の主題選定と文献検索①文献の管理とクリーニング、文献の包含基準と除外基準の立て方④精密な検索戦略、すべてを正確に検索する方法 ⑤③文献検索データベース②メタ分析の主題選定戦略
メタ分析とは⑦ 書誌学的分析 CiteSpace およびリサーチホットスポット分析
トピック 2. メタ分析と R 言語のデータ クリーニングと関連アプリケーション
2. メタ分析と R 言語の共通手法
①メタ分析における R 言語の利点と「自然」「科学」における古典的な応用事例
②R 言語の基本操作
③R 言語のデータクリーニング方法
④R 言語メタ分析でよく使われるパッケージとその関連プラグインの説明と
セルフプログラミング計算からメタパッケージ(meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brmsなど)の呼び出しまでの演習とメタ計算の実行方法の分析、メタ診断、ベイジアン メタ、ネットワーク ステータス メタ、サブグループ分析、メタ回帰、グラフ作成。
トピック 3. R 言語のメタ分析と美しいグラフィックス
3. R言語メタ分析
① R言語メタ分析プロセス
② 連続データのRR、MD、SMDに対する各種メタ効果値と累積効果値の計算 機密データのRR、OR
③ メタサブグループ分析
④ R言語グラフィック視覚化手法
⑤ ggplot2の使い方 美しい森林プロットを描く
トピック 4. R 言語によるメタ回帰分析
4. R言語によるメタ回帰分析
① メタ回帰統計解析の理論と応用
② メタ回帰と通常の回帰分析の類似点と相違点
③ 固定効果と変量効果の分析
④ バブルダイアグラム（バブル）の描画
トピック5. R言語メタ診断分析と高度な
5. R言語 メタ診断アドバンスト
①メタ診断分析（t2、I2、H2、Qなどの統計）
②異質性テスト ③感度
分析
④バイアス分析
⑤リスク分析
トピック 6. R 言語およびベイズ適用におけるメタ分析の不確実性
6. R言語のメタ分析における不確実性
① ネットワークメタ分析
② ベイズ理論
③ R言語のベイジアンツール Stan、JAGS、brms
④ ベイジアンメタ分析と不確実性分析
トピック 7. メタ分析における機械学習の徹底的な応用
7. メタ分析における機械学習の応用
⑤機械学習の基礎とメタ機械学習のメリット
⑥メタ加重ランダムフォレスト（MetaForest）の利用 ⑦
メタ機械学習を利用した文献ビッグデータの統合
⑧機械学習を利用した駆動要因の分析
さらなる推奨事項
Citespace、vosviewer、R 言語をベースとした最新のビブリオメトリクスの視覚分析技術とフルプロセス文献可視化 SCI 論文の効率的な執筆方法各トピックを詳細に解説し、ビブリオメトリクスの基礎理論と知識を体系的かつ包括的に把握できます; Citespace、vosviewer、R 言語の文書可視化分析技術をマスターし、最終的にテーマ決定、データ分析と描画、論文フレームワークと執筆までの全プロセスを実現する 文献情報可視化分析レポート（論文）の思考ロジックと技術的手法をマスターする。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/131889523?spm=1001.2014.3001.5502 【高得点論文パスワード】大規模空間シミュレーション予測とデジタルマッピング技術と不確実性解析_WangYan2022のブログ - CSDNブログ古典的な例を組み合わせて空間データ計測、大規模時系列解析と変異検出、空間データ補間、空間データモデリング、機械学習空間予測、各種機械学習統合技術、宇宙まで、空間データ処理・管理・可視化におけるR言語の動作を解説アップスケーリング・ダウンスケーリング技術、空間シミュレーション偏差補正技術、データ可視化、ナレッジグラフなど、R言語による大規模空間データ解析シミュレーション予測・可視化技術を総合的に習得します。
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/130800531?spm=1001.2014.3001.5502 R 言語混合効果 (マルチレベル/レベル/ネスト) モデルとベイジアン実装_ベイジアン階層モデル R 言語_WangYan2022 のブログ - CSDN ブログ複雑なデータとデータ探索のための回帰および混合効果モデルの概要、一般線形回帰 (lm)、一般化線形回帰 (glm)、線形混合効果モデル (lmm) および一般化を含む回帰および混合効果モデルに分かれています。線形混合効果モデル ( glmm)、ベイジアン (brms) 回帰および混合効果モデル、相関データ回帰および混合効果モデルおよびベイジアン実装 (入れ子データ、時間的自己相関データ、空間的自相データ、および系統データ分析を含む)、非線形性一般化された加法 (混合) モデルや非線形 (混合) モデルなどを含む、データ回帰分析とベイジアン実装。_ベイジアン階層モデル r 言語
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/127771551?spm=1001.2014.3001.5502生態環境分野における R 言語、メタ分析、MATLAB の応用_matlab と r 言語 _WangYan2022 のブログ - CSDN blog生態環境分野の研究内容は多岐にわたり、データも多様かつ複雑なものが多いです。_matlab と r 言語
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https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/130924289?spm=1001.2014.3001.5502