例解贝叶斯Meta分析：基于R语言（配增值）

以数据复杂程度分类，将Meta分析分为几个大的专题，称为篇；将每个大的专题再细分为章。每章先举一个具体数据，接着介绍适用于数据Mate分析的模型，给出R软件实现过程和结果解读。以问题为导向，以数据为纲，以模型和方法为目，理论与实践结合，重在实践。以数据复杂程度分类，将Mate分析分成几个大的专题，称为篇，然后每个大的专题再细分为章。每章，先举一个具体数据，接着介绍适用于数据的mate分析模型，给出R软件实现过程和结果解读。

基础篇 第一章 贝叶斯Meta分析基础知识 第一节 贝叶斯方法概述 第二节 贝叶斯统计学基础 第三节 贝叶斯统计的常见算法 第四节 贝叶斯Meta分析模型 第五节 R语言函数小结 第二章 R软件应用入门 第一节 概述 第二节 数据管理 第三节 R应用于贝叶斯Meta分析软件包 第四节 R语言函数小结 单变量Meta分析篇 第三章 二分类数据的贝叶斯Meta分析 第一节 实例数据 第二节 二分类数据贝叶斯Meta分析策略 第三节 效应指标为比值比的二分类数据贝叶斯Meta分析 第四节 效应指标为危险比的二分类数据贝叶斯Meta分析 第五节 效应指标为率差的二分类数据贝叶斯Meta分析 第六节 R语言函数小结 第四章 连续型数据的贝叶斯Meta分析 第一节 实例数据 第二节 连续型数据贝叶斯Meta分析策略 第三节 效应指标为均数差的连续型数据贝叶斯Meta分析 第四节 效应指标为标化均数差的贝叶斯Meta分析 第五节 R语言函数小结 第五章 有序数据的贝叶斯Meta分析 第一节 实例数据 第二节 有序数据的Meta分析策略 第三节 基于两步法的有序数据贝叶斯Meta分析 第四节 基于一步法的有序数据贝叶斯Meta分析 第五节 R语言函数小结 第六章 计数数据的贝叶斯Meta分析 第一节 实例数据 第二节 计数数据的Meta分析策略 第三节 基于正态-正态分布层次模型的计数数据贝叶斯Meta分析 第四节 基于泊松-正态分布层次模型的计数数据贝叶斯Meta分析 第五节 R语言函数小结 第七章 生存数据的贝叶斯Meta分析 第一节 实例数据 第二节 生存数据的Meta分析策略 第三节 效应指标为时点生存率的贝叶斯Meta分析 第四节 效应指标为中位生存期的贝叶斯Meta分析 第五节 效应指标为风险比的贝叶斯Meta分析 第六节 R语言函数小结 第八章 单臂研究数据的贝叶斯Meta分析 第一节 实例数据 第二节 单臂研究数据的贝叶斯Meta分析策略 第三节 单臂试验二分类数据的贝叶斯Meta分析 第四节 单臂试验计数数据的贝叶斯Meta分析 第五节 单臂试验连续型数据的贝叶斯Meta分析 第六节 R语言函数小结 第九章 稀疏数据的贝叶斯Meta分析 第一节 实例数据 第二节 稀疏二分类数据的Meta分析策略 第三节 二项式-正态层次模型 第四节 贝塔-二项式模型 第五节 稀疏研究的Meta分析 第六节 R函数小结 第十章 缺失数据的贝叶斯Meta分析 第一节 实例数据 第二节 缺失数据的Mela分析策略 第三节 缺失测量结局二分类数据的贝叶斯Meta分析 第四节 缺失测量结局连续型数据的贝叶斯Meta分析 第五节 R语言函数小结 第十一章 纵向数据的贝叶斯Meta分析 第一节 实例数据 第二节 纵向数据的Meta分析策略 第三节 基于Emax模型的纵向数据Meta分析 第四节 设立对照的前后测量数据Meta分析 第五节 R语言函数小结 第十二章 贝叶斯Meta回归分析 第一节 实例数据 第二节 Meta回归分析模型 第三节 R2jags包拟合随机效应Meta回归模型 第四节 runjags包拟合随机效应Meta回归模型 第五节 注意事项 第六节 R语言函数小结 第十三章 单变量贝叶斯Meta分析相关图形的绘制 第一节 实例数据 第二节 森林图 第三节 漏斗图 第四节 马尔可夫链收敛性诊断相关图形 第五节 图形文件保存到本地硬盘 第六节 R语言函数小结 多变量Meta分析篇 第十四章 多元贝叶斯Meta分析的基本原理与模型 第一节 实例数据 第二节 多元Meta分析模型 第三节 二分类数据的多元Meta分析 第四节 多测量结局数据的多元Meta分析 第五节 R语言函数小结 第十五章 诊断性试验贝叶斯Meta分析 第一节 实例数据 第二节 诊断性试验基本评价指标及计算方法 第三节 双变量二项式-正态分布模型 第四节 双变量条件二项式-尺度混合正态分布模型 第五节 R语言函数小结 第十六章 遗传关联性研究贝叶斯Meta分析 第一节 实例数据 第二节 遗传关联性研究经典Meta分析策略 第三节 遗传关联性研究的无遗传模型Meta分析策略 第四节 基于病例对照研究设计的遗传关联性研究Meta分析 第五节 基于随机人群的遗传关联性研究Meta分析 第六节 R语言函数小结 第十七章 合并不同设计类型研究数据的贝叶斯Meta分析 第一节 实例数据 第二节 整合随机试验与非随机试验证据 第三节 整合双臂试验与单臂试验证据 第四节 R语言函数小结 网络Meta分析篇 第十八章 贝叶斯网络Meta分析的基本原理与模型 第一节 实例数据 第二