详情点击链接：R语言结构方程模型（SEM）生态学领域应用

一，R语言SEM分析入门：lavaan VS piecewiseSEM

1. 结构方程模型在生态学研究中的应用及模型
2. 结构方模型估计方法：局域估计和全局估计的基本工作原理、主要区别及应用情景分析
3. 群落物种丰富度恢复的直接及间接效应（direct and indirect effects）：SEM分析基本流程-lavaan vs piecwiseSEM
   （1）模型建立（2）模型拟合（3）模型评估（4）结果展示

二，基于lavaan的SEM在生态学应用

1：湿地生态系统初级生产力的直接和间接效应分析

  （1）问题提出、元模型构建（2）模型构建及模型估计

  （3）模型评估：路径增加和删减原则、最优模型筛选方法（4）结果表达

2：火烧干扰后植物群落恢复效果评估-数据缺失和正态性不足数据处理-

3：放牧对海拔与生物量关系的影响分析-数据分组分析

4：农业用地比例对河口水草多度影响-数据分层/嵌套分析
三，基于lavaan的SEM潜变量分析在生态学应用​​​​​​​

1. 潜变量的定义、优势及应用背景分析
2. 潜变量分析lavaan实现基本原理
3. 海岸带米草群落生态恢复表现预测-单潜变量模型构建

城市景观中土地利用对有花植物资源和访华昆虫的直接与间接影响-多个潜变量模型构建
四，基于lavaan的SEM复合变量分析在生态学应用

1. 复合变量的定义及在生态学领域应用情景分析
2. 复合变量分析lavaan实现途径
3. 生态力与生物多样性形成机制分析-土壤理化因子的多复合变量构建
4. 火烧后植被恢复对物种丰富度影响-复合变量解决非线性问题

气候暖化、海平面上升对湿地植物群落的复合影响-复合变量解决交互作用问题
五，局域估计SEM -piecewiseSEM及生态学应用

1. piecewiseSEM对内生变量为二项及泊松分布数据的分析
2. 气候波动对海草床生态系统食物网结构影响-数据分层和嵌套、时间和空间自相关对结果影响
3. 物种属性、社会性进化特征对海虾领域范围和多度影响-系统发育相关修正

分组数据、交互作用、非线性关系等piecewiseSEM实现
六，贝叶斯SEM在生态学应用
1.贝叶斯（bayes）方法
2.火烧后对植被恢复影响因素-模型拟合、模型比较和评估（brms）
3.气候及生态位重叠程度对田鼠物种丰富度影响：模型比较、直接和间接效应计算（blavaan）
4.R语言贝叶斯SEM实现程序包blavaan和brms