目录
[第一章 生态环境数据统计概述及基础](#第一章 生态环境数据统计概述及基础)
[第二章 GPT&R：回归与混合效应模型](#第二章 GPT&R：回归与混合效应模型)
[第三章 GPT&R：多元统计分析](#第三章 GPT&R：多元统计分析)
[第四章 GPT&R：结构方程模型（SEM）（lavaan）](#第四章 GPT&R：结构方程模型（SEM）（lavaan）)
[第五章 GPT&R：其他统计模型或方法](#第五章 GPT&R：其他统计模型或方法)
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。
第一章 生态环境数据统计概述及基础
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
2.GPT大语言模型简介及使用入门
①GPT大语言模型简介：定义、架构及发展历程
②GPT大语言模型使用入门
③GPT大语言模型提示词（prompt）
●提示词基本语法及应用
●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
⑤GPT与R语言结合开展数据分析优势
3.GPT&R：R语言入门
①GPT辅助安装与配置R和RStudio
②GPT辅助学习R语言程序包和函数用途和用法
③GPT辅助学习R中变量、数据类型、函数等
④GPT辅助开展R语言数据基本操作
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
②GPT辅助生态环境数据整理及清洗
③GPT辅助生态环境数据探索
④GPT辅助ggplot2绘图
●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
●高级绘图技巧: 多图组合、排版及生成高质量图（论文发表）
第二章 GPT&R：回归与混合效应模型
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
②GPT辅助一般线性模型（lm）R语言实现
●回归模型
●方差分析
●协方差分析
●模型诊断
●模型选择（逐步回归）
③GPT辅助广义线性模型（glm）R语言实现
●广义回归模型、链接函数、分布族、模型比较
●逻辑斯蒂回归（0，1数据）
●泊松回归（计数数据）:泊松、负二项分布、零膨胀、零截断
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
②GPT辅助线性混合效应模型（lmm）
●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
●模型结果解读、描述及作图
③GPT辅助广义线性混合效应模型（glmm）
●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
●二项分布（0，1）混合效应模型：数据检查、模型构建、结果展示
●计数数据混合效应模型：泊松、过度离散、零膨胀及零截断
④GPT辅助混合效应模型的模型选择（模型average）
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
②GPT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
③GPT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
④GPT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
第三章 GPT&R：多元统计分析
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
②GPT辅助多元统计中的排序分析
●非约束排序（PCA、PCoA、NMDS）分析：模型选择、结果解读及绘图
●约束排序（RDA、db-RDA）分析：数据筛选、变量选择、结果解读及绘图
2.多元统计中的聚类分析及分组差异检验
①GPT辅助多元统计中的聚类分析
●层次聚类（hclust）：数据检查、聚类聚类质量评估、结果解读及绘图
●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
②GPT辅助多元统计中的分组差异检验
●非参数多元方差分析（PERMANOVA）分析
●非参数多元方差分析（PERMANOVA）与非约束排序（PCoA）结合
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
②GPT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
③GPT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
第四章 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
●初始模型构建
●模型调整
●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
第五章 GPT&R：其他统计模型或方法
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
2.GPT辅助Meta分析（Meta-analysis）
①Meta分析基本原理
②Meta分析效应值选则与计算
③Meta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
④Meta分析解释变量引入（分类/连续变量）及结果绘图
⑤Meta分析模型诊断：发表偏爱性、失安全系数等
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
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