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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#xff08;ggplot2#xff09;
专题三 GPT与R语言回归模型#xff08;lmglm#xff09;
专题四 GPT与混合效应模型#xff08;lmmglmm#xff09;
专题五 GPT与多元统计分析…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lmglm
专题四 GPT与混合效应模型lmmglmm
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lmglm
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lmR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GLMR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01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lmmglmm
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lmmR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01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
ChatGPT科研绘图丨土壤概念图、地球氮循环概念图、病毒、植物、动物细胞结构图、全球植被类型分布图、基金项目书概念图_chatgpt4.0中生成科研绘图素材-CSDN博客文章浏览阅读1.2k次点赞19次收藏19次。可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图GIS地图绘制、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟、大模型API二次开发等特定任务生成文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容成为不少科研工作者的第二大脑。_chatgpt4.0中生成科研绘图素材https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135951245遥感影像数据处理分析软件与ChatGPT集成、多光谱数据分析与实践、高光谱数据分析与实践-CSDN博客文章浏览阅读851次点赞20次收藏21次。重点介绍ChatGPT在遥感中的应用人工智能在解释复杂数据、提供见解和帮助决策过程方面的多功能性和强大性这些都对遥感应用领域比如环境监测、灾害管理、城市规划等至关重要。ChatGPT先进人工智能模型的开发开辟了该领域的新领域。本课程全面介绍ChatGPT先进人工智能的基本概念及其在遥感中的应用。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/136182592ChatGPTPython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。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135502198?spm1001.2014.3001.5502如何利用ChatGPT处理文本、论文写作、AI绘图、文献查阅、PPT编辑、编程等-CSDN博客文章浏览阅读1.5k次点赞29次收藏24次。无论是进行代码生成、错误调试还是解决编程难题ChatGPT都能为您提供实用且高质量的建议和指导提高编程效率和准确性。此外ChatGPT是一位出色的合作伙伴可以为您提供论文写作的支持。它可以为您提供论文结构指导、段落重组建议甚至是对论文内容的进一步拓展和丰富。利用ChatGPT的写作能力您可以更好地组织思路、提升论文的逻辑性和质量。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135197513?spm1001.2014.3001.5502★关 注【科研充电吧】公 众 号获取海量教程和资源
