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专题及实战案例

news/2024/5/26 20:35:48/文章来源:https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/136614975

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


更多应用

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