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自2022年GPT（Generative Pre-trained Transformer）大语言模型的发布以来，它以其卓越的自然语言处理能力和广泛的应用潜力，在学术界和工业界掀起了一场革命。在短短一年多的时间里，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复杂性和异质性，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。
本训练营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。训练营共分为5个单元，包含14个专题，计划授课4天，具体如下：
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| 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 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 |