受到气候变化、温室效应以及人类活动等因素的影响，自然界中极端高温、极端环境污染、大洪水和大暴雨等现象的发生日益频繁；在人类社会中，股市崩溃、金融危机等极端情况也时有发生；今年的新冠疫情就是非常典型的极端现象。研究此类极端现象需要新的统计学方法，该类统计学的理论和方法都与传统的基于高斯分布的统计学模型有极大的不同。极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生，然而发生之后有着巨大影响的极端现象的统计建模及分析方法；在水文、气象、环境、生态、保险和金融等领域都有着广泛的应用。
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●基于R语言的Copula变量相关性分析及应用
●基于R语言结构方程模型分析与实践技术应用
●R语言结构方程模型（SEM）在生态学领域中的实践应用
●基于R语言的分位数回归实践技术高级应用
●R语言地理空间分析、可视化及模型预测实践
●基于R语言的Meta分析【全流程、不确定性分析】方法与Meta机器学习高级应用
●基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用
●基于R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归\生存分析\随机游走、广义可加模型\极端数据的贝叶斯分析
●基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算）实践技术
●基于Citespace和vosviewer的文献信息可视化分析技术
●基于R语言地理加权回归、主成分分析、判别分析等空间异质性数据分析
●R语言回归及混合效应（多水平/层次/嵌套）模型应用及贝叶斯实现
●R语言数据统计分析与ggplot2高级绘图实践应用
【专家】：汪博士，主讲专家来自中国科学院所及重点高校资深专家，长期从事R语言统计、贝叶斯、极值统计学，以及在水文、生态中的研究和教学工作，以发表了多篇论文，目前极值统计学相关论文以发表6篇，拥有丰富的科研及实践经验。
专题一 独立假设下的极值统计建模
主要内容包括：
1.广义极值模型
2.极小值的处理
3.广义Pareto模型
4.第r大次序统计量建模
5.R语言中极值统计学包
6.实例操作1-2(提供案例数据及代码)
专题二 平稳时间序列的极值统计建模
主要内容包括：
1.时间序列的极值区分组模型
2.POT模型、Markov（马尔科夫）模型
3.实例操作3-5 (提供案例数据及代码)
专题三 极值回归
主要内容包括：
1.非平稳时间序列极值模型
2.协变量的极值统计模型及极值回归
3.实例操作6-7 (提供案例数据及代码)
专题四 点过程模型
主要内容包括：
1.点过程理论
2.超阈值点过程模型
3.实例操作8 (提供案例数据及代码)
专题五 贝叶斯极值统计学
主要内容包括：
1.贝叶斯统计学初步
2.极值模型的贝叶斯估计
3.实例操作9 (提供案例数据及代码)
专题六/七 极值统计学的高级课题
主要内容包括：
1.多元极值模型
2.极值Copula模型
3.实例操作10-11 (提供案例数据及代码)
4.答疑与交流