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复杂性和异质性,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。
本训练营内容涵盖了从生态环境领域数据特点及统计方法介绍、GPT入门到GPT辅助R语言基础;数据准备及ggplot 绘图基础;回归和混合效应模型(包含方差分析、协方差分析);多元统计分析(排序、聚类和分组差异检验);随机森林模型;结构方程模型;非线性关系数据分析; Meta分析及贝叶斯回归与混合效应模型等一系列专题及实战案例。每一专题或案例都精心设计,以确保您不仅能够理解各统计模型的基本原理,还能够在GPT的辅助下,有效地开展实际数据分析,轻松应对科研工作中复杂数据局面,提高数据分析能力和效率。训练营共分为5个单元,包含14个专题。
第一单元 生态环境数据统计概述及基础
1.1 生态环境数据特点及统计方法介绍
1.生态环境数据复杂性和多样性
2.生态环境数据类型及分布特点
3.生态环境数据主要统计分析方法及统计检验(t-检验、F检验、卡方检验)
4.如何根据数据类型、特点及结构选择合适的统计方法
1.2 GPT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
3.GPT大语言模型提示词(prompt)
1)提示词基本语法及应用
2)提高大语言模型回答质量策略
4.让GPT成为科研助手:文献综述;实验设计;数据分析。。。。
5.GPT与R语言结合开展数据分析优势
1.3 GPT&R:R语言入门
1.GPT辅助安装与配置R和RStudio
2.GPT辅助学习R语言程序包和函数用途和用法
3.GPT辅助学习R中变量、数据类型、函数等
4.GPT辅助开展R语言数据基本操作
1.4 GPT&R:生态环境数据准备及绘图基础
1.生态环境数据类型及常见数据资源
2.GPT辅助生态环境数据整理及清洗
3.GPT辅助生态环境数据探索
4.GPT辅助ggplot2绘图
1) 基础绘图类型:散点图、箱线图、频率图、提琴图、峰峦图、相关图等
2) 高级绘图技巧: 多图组合、排版及生成高质量图(论文发表)
第二单元 GPT&R:回归与混合效应模型
2.1 一般和广义线性回归模型(lm&glm)
1.一般线性模型和广义线性模型介绍:基本原理、假设条件及应用情景等
2.GPT辅助一般线性模型(lm)R语言实现
1)回归模型
2)方差分析
3)协方差分析
4)模型诊断
5)模型选择(逐步回归)
3.GPT辅助广义线性模型(glm)R语言实现
1) 广义回归模型、链接函数、分布族、模型比较
2) 逻辑斯蒂回归(0,1数据)
3) 泊松回归(计数数据):泊松、负二项分布、零膨胀、零截断
2.2 线性和广义线性混合效应模型(lmm&glmm)
1.混合效应模型简介:嵌套数据、固定效应、随机效应等基本概念
2.GPT辅助线性混合效应模型(lmm)
1)模型构建:模型类型确定(随机截距/随机截距)、模型比较和诊断
2)模型结果解读、描述及作图
3.GPT辅助广义线性混合效应模型(glmm)
1)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
2) 二项分布(0,1)混合效应模型:数据检查、模型构建、结果展示
3)计数数据混合效应模型: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(模型average)
2.3 相关数据分析:空间、时间及系统发育相关
1.回归模型数据自相关问题及简介
2.GPT辅助空间自相关数据分析案例:模型构建、模型比较、模型诊断等
3.GPT辅助时间自相关数据分析案例:模型构建、模型比较、模型诊断等
4.GPT辅助系统发育相关数据分析案例:模型构建、模型比较、模型诊断等
第三单元 GPT&R:多元统计分析
3.1 多元统计中的排序分析
1.多元统计分析技术在生态环境数据分析应用简介
2.GPT辅助多元统计中的排序分析
1)非约束排序(PCA、PCoA、NMDS)分析:模型选择、结果解读及绘图
2)约束排序(RDA、db-RDA)分析:数据筛选、变量选择、结果解读及绘图
3.2 多元统计中的聚类分析及分组差异检验
1.GPT辅助多元统计中的聚类分析
1)层次聚类(hclust):数据检查、聚类聚类质量评估、结果解读及绘图
2)非层次聚类(kmeans):数据检查、聚类聚类质量评估、结果解读及绘图
2.GPT辅助多元统计中的分组差异检验
1)非参数多元方差分析(PERMANOVA)分析
2)非参数多元方差分析(PERMANOVA)与非约束排序(PCoA)结合
3.3 多元统计中机器学习:随机森林(Random Forest,RF)模型
1.随机森林模型简介
2.GPT辅助随机森林模型分类案例:模型构建、交叉验证、变量重要性评估等
3.GPT辅助随机森林模型回归案例:模型构建、交叉验证、变量重要性评估等
第四单元 GPT&R:结构方程模型(SEM)(lavaan)
1.结构方程模型(SEM)基本原理
2.GPT辅助结构方程模型(lavaan)分析
1) 初始模型构建
2) 模型调整
3) 模型评估及结果表达
3.GPT辅助潜变量(latent)分析
4.GPT辅助复合变量(composite)分析
第五单元 GPT&R:其他统计模型或方法
5.1 GPT辅助非线性数据分析
1.非线性数据分析简介:广义可加模型 VS 非线性模型
2.广义可加模型(GAM)案例:模型构建、模型诊断、结果绘图等
3.非线性模型(NLM)案例:模型构建、参数设置等
5.2 GPT辅助Meta分析(Meta-analysis)
1.Meta分析基本原理
2.Meta分析效应值选则与计算
3.Meta分析效应值(累积/平均):随机效应模型、固定效应模型、森林图等
4.Meta分析解释变量引入(分类/连续变量)及结果绘图
5.Meta分析模型诊断:发表偏爱性、失安全系数等
5.3 GPT辅助贝叶斯回归与混合模型
1.贝叶斯回归和混合效应模型简介
2.贝叶斯回归模型案例:模型构建、模型诊断及结果绘图
3.贝叶斯混合效应模型案例:模型构建、模型诊断及结果绘图
注:请提前安装所需软件
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