第一单元：生态环境数据统计概述

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

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

3．GPT大语言模型提示词（prompt）

1)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。。。。

5．GPT与R语言结合开展数据分析优势

1.3 GPT&R：R语言入门

1．GPT辅助安装与配置R和RStudio

2．GPT辅助学习R语言程序包和函数用途和用法

3．GPT辅助学习R中变量、数据类型、函数等

4．GPT辅助开展R语言数据基本操作

1.4 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

2．GPT辅助生态环境数据整理及清洗

3．GPT辅助生态环境数据探索

4．GPT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：GPT&R：回归与混合效应模型

2.1 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

2．GPT辅助一般线性模型（lm）R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）

3．GPT辅助广义线性模型（glm）R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（0，1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（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

2．GPT辅助线性混合效应模型（lmm）

1)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

3．GPT辅助广义线性混合效应模型（glmm）

1)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（0，1）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

4．GPT辅助混合效应模型的模型选择（模型average）

2.3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

2．GPT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

3．GPT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

4．GPT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

2．GPT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

1．GPT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

2．GPT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 Forest，RF）模型

1．随机森林模型简介

2．GPT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

3．GPT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：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

1) 初始模型构建

2) 模型调整

3) 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

第五单元：GPT&R：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-analysis）

1．Meta分析基本原理

2．Meta分析效应值选则与计算

3．Meta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

4．Meta分析解释变量引入（分类/连续变量）及结果绘图

5．Meta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

原文链接