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。
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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
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