内容涵盖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。
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
1.3 R语言入门
1．安装与配置R和RStudio
2．R语言程序包和函数用途和用法
3．R中变量、数据类型、函数等
4．R语言数据基本操作
1.4 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．生态环境数据整理及清洗
3．生态环境数据探索
4．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
第二单元 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
2．一般线性模型（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．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．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．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．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．空间自相关/时间自相关/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 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．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．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．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．随机森林模型分类案例和回归案例：模型构建、交叉验证、变量重要性评估等
第四单元 结构方程模型（SEM）（lavaan）
1．结构方程模型（SEM）基本原理
2．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．潜变量（latent）分析
4．复合变量（composite）分析
第五单元 其他统计模型或方法
5.1 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 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 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、贝叶斯混合效应模型案例：模型构建、模型诊断及结果绘图
关 注【科研充电吧】公 众 号，获取海量教程和资源
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自王艳科学网博客。
链接地址：https://wap.sciencenet.cn/blog-3539141-1494547.html?mobile=1
收藏
