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[专题一 GPT及大语言模型简介及使用入门](#专题一 GPT及大语言模型简介及使用入门)
[专题二 GPT与R语言基础与作图（ggplot2）](#专题二 GPT与R语言基础与作图（ggplot2）)
[专题三 GPT与R语言回归模型（lm&glm）](#专题三 GPT与R语言回归模型（lm&glm）)
[专题四 GPT与混合效应模型（lmm&glmm）](#专题四 GPT与混合效应模型（lmm&glmm）)
[专题五 GPT与多元统计分析（排序、聚类和分组差异检验）](#专题五 GPT与多元统计分析（排序、聚类和分组差异检验）)
[专题六 GPT与结构方程模型（lavaan）](#专题六 GPT与结构方程模型（lavaan）)
[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](#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)
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。
本次训练营涵盖了从GPT入门，到R语言基础与作图、回归模型分析、混合效应模型、多元统计分析及结构方程模型、Meta分析、随机森林模型及贝叶斯回归分析综合应用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。
【训练营特色】
1.AI与R统计分析的深度融合： 本训练营将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。
2.理论与实践的完美结合： 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。
**3.互动式学习与专业指导：**训练营鼓励学员积极参与课堂互动，确保学员能够深入理解课程内容，有效提升数据分析技能。
专题一 GPT及大语言模型简介及使用入门
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GPT大语言模型简介：定义、架构及发展历程
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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'
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GPT的应用场景介绍：生活助理、数据分析辅助等
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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
- 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
- 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
- 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
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GPT辅助结构方程模型（lavaan）复合变量（composite）分析R语言实现案例
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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
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GPT辅助贝叶斯回归模型在生态环境领域应用
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GPT辅助Meta分析在生态环境领域应用
注：请提前自备电脑及安装所需软件
更多应用
ChatGPT科研绘图丨土壤概念图、地球氮循环概念图、病毒、植物、动物细胞结构图、全球植被类型分布图、基金项目书概念图_chatgpt4.0中生成科研绘图素材-CSDN博客文章浏览阅读1.2k次，点赞19次，收藏19次。可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟、大模型API二次开发等特定任务，生成文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容，成为不少科研工作者的第二大脑。_chatgpt4.0中生成科研绘图素材https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135951245遥感影像数据处理分析软件与ChatGPT集成、多光谱数据分析与实践、高光谱数据分析与实践-CSDN博客文章浏览阅读851次，点赞20次，收藏21次。重点介绍ChatGPT在遥感中的应用，人工智能在解释复杂数据、提供见解和帮助决策过程方面的多功能性和强大性，这些都对遥感应用领域，比如环境监测、灾害管理、城市规划等至关重要。ChatGPT先进人工智能模型的开发，开辟了该领域的新领域。本课程全面介绍ChatGPT先进人工智能的基本概念及其在遥感中的应用。
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/136182592ChatGPT+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模进阶应用-CSDN博客文章浏览阅读1k次，点赞25次，收藏23次。熟练地掌握ChatGPT4.0在近红外光谱数据分析、定性/定量分析模型代码自动生成等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、自编码器、U-Net等）的基本原理及Python、Pytorch代码实现方法。
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135502198?spm=1001.2014.3001.5502如何利用ChatGPT处理文本、论文写作、AI绘图、文献查阅、PPT编辑、编程等-CSDN博客文章浏览阅读1.5k次，点赞29次，收藏24次。无论是进行代码生成、错误调试还是解决编程难题，ChatGPT都能为您提供实用且高质量的建议和指导，提高编程效率和准确性。此外，ChatGPT是一位出色的合作伙伴，可以为您提供论文写作的支持。它可以为您提供论文结构指导、段落重组建议，甚至是对论文内容的进一步拓展和丰富。利用ChatGPT的写作能力，您可以更好地组织思路、提升论文的逻辑性和质量。
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