自2022年GPT（Generative Pre-trained Transformer）大语言模型的发布以来，它以其卓越的自然语言处理能力和广泛的应用潜力，在学术界和工业界掀起了一场革命。在短短一年多的时间里，GPT已经在多个领域展现出其独特的价值，特别是在数据统计分析领域。GPT的介入为数据处理、模型构建和结果解释带来了前所未有的便利。与此同时，R语言凭借其开源、自由、免费的特性，成为了统计分析和数据可视化的主流工具。R语言的丰富程序包生态系统和强大的社区支持，使其在处理复杂数据分析任务时表现出色。GPT大语言模型在助力利用R语言开展数据统计分析方面有着令人遐想的广阔空间。然而，生态环境领域数据往往具有高度的异质性和复杂性，这要求分析者不仅要有扎实的统计学基础，还需要能够灵活运用各种统计模型和方法。GPT在这方面展现出巨大的潜力，它不仅能够帮助研究者理解和选择合适的统计模型，还能在数据分析过程中提供实时的指导和建议，极大地提高了研究效率。
AI与R统计分析的深度融合：将GPT的先进自然语言处理技术与R语言的统计分析能力相结合，为学员提供一种全新的数据分析体验，使他们能够在生态环境研究中更高效地处理复杂数据。
理论与实践的完美结合：内容通过丰富的案例操作和实践项目，确保学员能够在掌握理论知识的同时，迅速将其应用于实际数据分析任务中，提升解决实际问题的能力。
| 专题一 GPT及大语言模型简介及使用入门 | 1. GPT大语言模型简介：定义、架构及发展历程 2. GPT大语言模型使用入门 2.1账号注册、交互界面 2.2 与GPT大语言模型‘面对面’ 3. GPT的应用场景介绍：生活助理、数据分析辅助等 4. GPT大语言模型提示词（prompt） 4.1提示词设计原则 4.2提示词类型与应用 4.3提高大语言模型回答质量案例 5. GPT与R语言结合开展数据分析辅助展望 |
| 专题二 GPT与R语言基础与作图（ggplot2） | 1.GPT辅助安装与配置R和RStudio。 2.GPT辅助学习R中变量、数据类型、函数等 3.GPT辅助开展R语言数据操作：文件读取、数据清洗、筛选等 4.GPT辅助学习R语言程序包和函数用途和用法 5.GPT辅助R语言实现ggplot2作图 5.1 基础作图类型：散点图、箱线图、频率图、提琴图、峰峦图等 5.2 高级作图技巧: 多图组合、排版及生成高质量图（论文发表） |
| 专题三 GPT与R语言回归模型（lm&glm） | 1.一般线性模型和广义线性模型介绍及GPT辅助：基本原理、假设条件及应用情景等 2.一般线性模型（lm）R语言实现 2.1 GPT辅助lm()函数的示例代码、参数和输出结果解释 2.2 GPT辅助一般线性模型构建与评估实例：数据准备、模型拟合、结果解释、作图等。 2.3 GPT辅助模型诊断: 模型可加性、残差正态性、方差异质性、奇异值等。 2.4 GPT辅助开展一般线性模型的模型选择案例：逐步回归 3.广义线性模型（GLM）R语言实现 3.1 GPT辅助glm()函数构建广义回归模型、链接函数、分布族、模型比较。 3.2 GPT辅助开展逻辑斯蒂回归（0，1数据）案例 3.3 GPT辅助开展泊松回归（计数数据）案例:泊松、负二项分布、零膨胀、零截断 |
| 专题四 GPT与混合效应模型（lmm&glmm） | 1.混合效应模型简介及GPT辅助：嵌套数据、固定效应、随机效应等基本概念 2.线性混合效应模型（lmm）R语言实现 2.1 GPT辅助lme4包的使用指南 2.2 GPT辅助模型构建案例：模型类型确定（随机截距/随机截距）、模型比较和诊断 2.3 GPT辅助模型结果解读、描述及作图 3. 广义线性混合效应模型（glmm） R语言实现 3.1 GPT辅助根据数据特征选择合适的广义线性混合模型误差分布及程序包 3.2 GPT辅助二项分布（0，1）混合效应模型案例：数据检查、模型构建、结果展示 3.3 GPT辅助计数数据混合效应模型案例：泊松、过度离散、零膨胀及零截断 4. GPT辅助混合效应模型的模型选择案例（模型average） |
| 专题五 GPT与多元统计分析（排序、聚类和分组差异检验） | 1.多元统计分析技术在生态环境数据分析应用简介及GPT辅助 2.多元统计中的排序技术R语言实现 2.1 GPT辅助非约束排序（PCA、PCoA、NMDS）分析：模型选择、结果解读及作图 2.2 GPT辅助约束排序（RDA、db-RDA）分析：数据筛选、变量选择、结果解读及作图 3.多元统计中的聚类分析R语言实现 3.1 GPT辅助层次聚类（hclust）：数据检查、聚类聚类质量评估、结果解读及作图 3.2 GPT辅助非层次聚类（kmeans）：数据检查、聚类聚类质量评估、结果解读及作图。 4.多元统计中的分组差异检验R语言实现 4.1 GPT辅助非参数多元方差分析（PERMANOVA）分析案例 4.2 GPT辅助非参数多元方差分析（PERMANOVA）与非约束排序（PCoA）结合案例 |
| 专题六 GPT与结构方程模型（lavaan） | 1.结构方程模型（SEM）基本原理及GPT辅助 2.结构方程模型（lavaan）模型构建R语言实现案例 2.1 GPT辅助初始模型构建 2.2 GPT辅助模型调整 2.3 GPT辅助模型评估及结果表达 3. GPT辅助结构方程模型（lavaan）复合变量（composite）分析R语言实现案例 4. GPT辅助结构方程模型（lavaan）潜变量（latent）分析R语言实现案例 |
| 专题七 GPT与生态环境领域数据分析其他高阶方法实战案例 | 1.GPT辅助时间、空间及系统发育相关数据回归分析 2.GPT辅助非线性数据（广义可加模型和非线性模型）回归模型分析 3.GPT辅助随机森林（Random Forest）模型在生态环境领域应用 4. GPT辅助贝叶斯回归模型在生态环境领域应用 5. GPT辅助Meta分析在生态环境领域应用 |
原文链接
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNzczMTI4Mg==&mid=2247684384&idx=3&sn=0bfa03965ed23bd6eee2ea5d5eeebb17&chksm=fa774e1dcd00c70b88df841d0840b945c50ed904f793870ca944a69c5fa54c6ac03c471e4212&token=1951424712&lang=zh_CN#rd
