目录
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）
专题七 GPT与生态环境领域数据分析其他高阶方法实战案例
更多应用
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
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
注：请提前自备电脑及安装所需软件
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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。
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