第一单元生态环境数据统计概述及基础1.1 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1.2 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prompt1)提示词基本语法及应用2)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1.3 GPTRR语言入门1GPT辅助安装与配置R和RStudio2GPT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1.4 GPTR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1) 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2) 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单元GPTR回归与混合效应模型2.1 一般和广义线性回归模型lmglm1一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lmR语言实现1)回归模型2)方差分析3)协方差分析4)模型诊断5)模型选择逐步回归3GPT辅助广义线性模型glmR语言实现1) 广义回归模型、链接函数、分布族、模型比较2) 逻辑斯蒂回归01数据3) 泊松回归计数数据:泊松、负二项分布、零膨胀、零截断2.2 线性和广义线性混合效应模型lmmglmm1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lmm1)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2)模型结果解读、描述及作图3GPT辅助广义线性混合效应模型glmm1)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2) 二项分布01混合效应模型数据检查、模型构建、结果展示3)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average2.3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、模型诊断等第三单元GPT R多元统计分析3.1 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1)非约束排序PCA、PCoA、NMDS分析模型选择、结果解读及绘图2)约束排序RDA、db-RDA分析数据筛选、变量选择、结果解读及绘图3.2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1)层次聚类hclust数据检查、聚类聚类质量评估、结果解读及绘图2)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1)非参数多元方差分析PERMANOVA分析2)非参数多元方差分析PERMANOVA与非约束排序PCoA结合3.3多元统计中机器学习随机森林Random ForestRF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单元GPTR结构方程模型SEMlavaan1结构方程模型SEM基本原理2GPT辅助结构方程模型lavaan分析1) 初始模型构建2) 模型调整3) 模型评估及结果表达3GPT辅助潜变量latent分析4GPT辅助复合变量composite分析第五单元GPTR其他统计模型或方法5.1 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5.2 GPT辅助Meta分析Meta-analysis1Meta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5.3 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