R语言lavaan结构方程模型（SEM）

 结构方程模型（Sructural Equation Modeling，SEM）是分析系统内变量间的相互关系的利器，可通过图形化方式清晰展示系统中多变量因果关系网，具有强大的数据分析功能和广泛的适用性，是近年来生态、进化、环境、地学、医学、社会、经济等众多领域应用十分广泛的统计方法。在R语言结构方程程序包中，lavaan具有简洁的语法结构、成熟模型构建和调整过程和稳定可靠的结果等特点，使其不亚于收费商业软件，是最受欢迎的结构方程模型程序包之一。

将基于R语言lavaan程序包，通过理论讲解和实际操作相结合的方式，由浅入深地系统介绍结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示的全过程。我们筛选大量经典案例，这些案例来自Nature、Ecology、Ecological Applications、Journal of Ecology、Oikos及Ecography等主流期刊，具有很大的参考和借鉴价值。训练内容包括R语言入门、结构方程模型原理简介、lavaan包简介及应用案例、潜变量分析、复合变量分析、非线性/非正态/缺失数据、分类变量、分组数据、嵌套/分层/多水平数据、重复测量和时间数据、空间数据及非递归模型。

R/Rstudio简介及入门

1）R及Rstudio介绍：背景、软件及程序包安装、基本设置等

2）R语言基本操作，包括向量、矩阵、数据框及数据列表等生成和数据提取等

3）R语言数据文件读取、整理（清洗）、结果存储等（含tidverse）

4）R语言基础绘图（含ggplot）：基本绘图、排版、发表质量绘图输出存储

结构方程模型（SEM）介绍

1. SEM的定义、生态学领域应用及历史回顾
2. SEM构建基本流程
3. SEM分析样本量及模型可识别规则
4. SEM路径参数的含义
5. SEM的路径规则
6. SEM的估计方法
7. SEM的基本结构

 

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 lavaan包讲解及应用案例

结构方程模型在生态学研究中的应用介绍及要点回顾

lavaan简介、语法及结构方程模型分析入门

lavaan结构方程模型构建应用案例

• 问题提出、元模型构建
• 模型构建及模型估计
• 模型调整：路径删减和增加原则
• 模型评估：最优模型筛选
• 结果表达

 

lavaan潜变量分析

潜变量的定义、优势及应用背景分析

潜变量分析lavaan实现基本原理

案例1：单潜变量模型构建

案例2：多个潜变量模型构建

lavaan复合变量（composite）分析

复合变量的定义及在生态学领域应用情景分析

复合变量分析lavaan实现途径

案例1：单复合变量构建

案例2：多复合变量构建

lavaan处理缺失/非正态/非线性关系数据

缺失数据处理方法

非正态数据vs非正态变量分析

非线性数据：外生变量及内生变量非线性关系

变量间交互作用关系分析

lavaan分组数据（multigroup）分析

分组数据vs分类变量vs交互作用

数据分组分析实现途径

二分组及多分组模型分析及结果表达

包含潜变量模型分组分析

lavaan分类变量分析

分类变量介绍

外生变量为分类变量分析

内生变量为分类变量分析

lavaan嵌套/分层/多水平数据分析

嵌套/多水平/分层数据概述

嵌套/多水平/分层数据结构结方程模型实现途径：lavaan vs lavaan.survey

均衡和不均衡结构嵌套/多水平/分层数据结构方程实例

嵌套/多水平/分层数据潜变量模型

lavaan重复测量和时间数据分析

时间重复测量数据特点简介

时间/重复测量数据的交叉滞后模型（Autoregressive Cross-Lagged Model）

时间/重复测量数据的生长曲线模型（Growth Curve Model）

lavaan空间自相关数据分析

数据空间自相关概述  

lavaan处理空间自相关数据基本原理

lavaan处理空间自相关问题实例

lavaan及非递归模型

递归模型与非递归模型区别

 lavaan及非递归模型分析注意事项及实现途径

lavaan及非递归模型案例讲解

lavaan结构方程模型预测

结构方程模型进行预测问题概述

结构方程模型直接预测的实现途径

结构方程建模后变量间偏关系（partial relationship）的实现及表达

基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用

在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果，但这些系数都存在着无法克服的困难。例如，皮尔逊相关系数只能反映变量间的线性相关，而秩相关则更多的适用于等级变量。大多数情况下变量间的相关性非常复杂，而且随着变量取值的变化而变化，而这些相关系数都是全局性的，因此无法提供变量间相关性变化的细节；更严重的是这些系数只提供了数值，对于变量间相关的具体结构和函数一无所知。

Copula理论是一种数学工具，主要用于描述多元随机变量之间的一维边缘分布与它们的联合分布之间的关系。123

Copula函数作为连接函数，能够捕捉变量之间的非线性、非对称性以及分布尾部的相关性。这些特性使它在极值分析、预测极端事件等方面发挥着重要作用。Copula理论的一个基本问题是Copula函数的上下界问题。

为了克服各种相关系数的缺点，基于Sklar定理的Copula理论被提出和发展。Copula不但可以提供不同取值范围内变量间相关的结构和函数细节，而且可以应用于相关时间序列及回归分析的研究中，大大拓展了回归及时间序列分析的适用范围。Copula理论一经提出就受到各个学科的广泛关注，现今在水文、工程、金融及环境领域得到广泛应用，已经成为这些领域的热门研究工具。

相对于相关系数，Copula理论比较深奥不易掌握，需要借助专门的软件或工具，运用规范的统计学方法才能得到正确的结果。有鉴于此特召开基于R语言及Python的Copula变量相关性研究培训班，以期为科研提供新的动力。

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R及Python语言及相关性研究初步

1.R语言及Python的基本操作

2.各类相关系数的区别及实现

3.R语言及Python中Copula相关包和函数

二元Copula理论与实践（一）

1.Sklar定理与不变性原理

2.椭圆分布与椭圆Copula

3.阿基米德Copula

二元Copula理论与实践（二）【R语言为主】

1.极值相依性与极值Copula

2.Copula函数的变换：旋转与混合Copula

3.边缘分布估计：参数与非参数方法

4.Copula函数的估计

Python的相关实现

Copula函数的统计检验与选择【R语言为主】

1.相依性与对称性检验

2.拟合优度与其它统计检验

3.极值相关性检验

4.模型选择

Python相关实现

高维数据与Vine Copula 【R语言】

1.条件分布函数

2.C-Vine Copula

D-Vine Copula

正则Vine Copula（一）【R语言】

1.图论基础与正则Vine树

2.正则Vine Copula族及其简化

正则Vine Copula的模拟

正则Vine Copula（二）【R语言】

1.Vine Copula的渐近理论与极大似然法估计

2.正则Vine Copula模型的选择

模型检验比较

时间序列中的Copula 【R语言】

1.时间序列理论初步（稳定性检验、相依性检验）

2.Markov假设

时间序列的Copula

Copula回归

1.回归的基本理论

2.广义线性回归

3.高斯Copula回归

一般Copula回归

Copula下的结构方程模型【R语言】

1.结构方程模型的基本原理

2.R语言的结构方程模型

3.Copula结构方程模型的构建

模型检验

Copula贝叶斯网络【Python语言】

1.什么是贝叶斯网络

2.贝叶斯网络与Copula模型的相似性

3.Copula贝叶斯网络的原理

Copula贝叶斯网络的Python实现

Copula的贝叶斯估计 【Python语言】

1.贝叶斯统计学基本原理

2.Python中的贝叶斯统计初步

3.Copula贝叶斯先验及其估计

Python中实现Copula的贝叶斯估计

AI辅助的Copula统计学

1. 大语言模型是什么？以及它的强项与弱项

2. 主要AI的比较与推荐

3. 提示词的要点

4. 利用AI辅助总结理论及输入要点

5. Python与R语言的人工智能注释

6. AI如何辅助Copula统计编程

AI大模型引领未来智慧科研暨ChatGPT自然科学领域应用

 以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，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

本次我们通过大量生物、地球、农业、气象、生态、环境科学领域中案例，解锁大模型在科研、办公中的高级应用，一起探索如何优雅地使用大模型。

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【特色】：

1、GPT与学科知识融合：GPT深层应用一定是和本身研究的专业知识相融合；

2、精选案例驱动学习：以科研过程为线，结合大量的精选实例掌握GPT技术的实际效果；

3、实践技能培养：不仅仅是理论，更重视实践演练和项目操作，以提升研究工作效率。

4、资源与支持：内容中讲解多种辅助插件应用，建立助学群促进学员之间的交流；

开启大模型

1 开启大模型

1) 大模型的发展历程与最新功能

2) 大模型的强大功能与应用场景

3) 国内外经典大模型（ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问等）

4) 如何优雅使用大模型

案例1.1：开启不同平台的大模型

案例1.2：GPT不同版本的使用

案例1.3：大模型文件上传和处理

基于ChatGPT大模型提问框架

2 提问框架（提示词、指令）

1) 专业大模型提示词，助你小白变专家

2) 超实用的通用提示词和提问框架

3) GPT store（GPT商店产品）及高级提问技巧

案例2.1：设定角色与投喂规则

案例2.2：行业专家指令合集

案例2.3：角色扮演与不同角度提问

案例2.4：分步提问与上下文关联

案例2.5：经典提问框架练习，提升模型效率

基于ChatGPT大模型的论文助手

3 基于AI大模型的论文助手

案例3.1：大模型论文润色中英文指令大全

案例3.2：使用大模型进行论文润色

案例3.3：使用大模型对英文文献进行搜索

案例3.4：使用大模型对英文文献进行问答和辅助阅读

案例3.5：使用大模型提取英文文献关键信息

案例3.6：使用大模型对论文进行摘要重写

案例3.7：使用大模型取一个好的论文标题

案例3.8：使用大模型写论文框架和调整论文结构

案例3.9：使用大模型对论文进行翻译

案例3.10：使用大模型对论文进行评论，辅助撰写审稿意见

案例3.11：使用大模型对论文进行降重

案例3.12：使用大模型查找研究热点

案例3.13：使用大模型对你的论文凝练成新闻和微信文案

案例3.14：使用大模型对拓展论文讨论

案例3.15：使用大模型辅助专著、教材、课件的撰写

基于ChatGPT大模型的数据清洗

4 基于ChatGPT的数据清洗

1) R语言和Python基础（勿需学会，能看懂即可）

2) 数据清洗方法（重复值、缺失值处理、异常值检验、标准化、归一化、数据长宽转换，数据分组聚合）

案例4.1：使用大模型指令随机生成数据

案例4.2：使用大模型指令读取数据

案例4.3：使用大模型指令进行数据清洗

案例4.4：使用大模型指令对农业气象数据进行预处理

案例4.5：使用大模型指令对生态数据进行预处理

基于ChatGPT大模型的统计分析

5 基于AI大模型的统计分析

1) 统计假设检验

2) 统计学三大常用检验及其应用场景

3) 方差分析、相关分析、回归分析

案例5.1：使用大模型对生态环境数据进行正态性检验、方差齐性检验

案例5.2：使用大模型进行t检验、F检验和卡方检验 

案例5.3：使用大模型对生态环境数据进行方差分析、相关分析及回归分

基于ChatGPT的经典统计模型

基于AI大模型的经典统计模型构建

案例6.1：基于AI辅助构建的混合线性模型在生态学中应用

案例6.2：基于AI辅助的全球尺度Meta分析及诊断、绘图

案例6.3：基于AI辅助的生态环境数据结构方程模型构

基于ChatGPT的优化算法

基于AI大模型的频率派和贝叶斯派优化算法

案例7.1：最小二乘法优化模型参数优化

案例7.2：遗传算法、差分进化算法参数优化

案例7.3：贝叶斯定理和贝叶斯优化算法

案例7.4：蒙特拉罗马尔科夫链MCMC进行参数优化

基于ChatGPT大模型的机器学习

7 基于AI大模型的机器/深度学习

2) 线性代数基础、特征值和特征向量

3) 机器学习监督学习（回归、分类）、非监督学习（降维、聚类）

4) 特征工程、数据分割、目标函数、参数优化、交叉验证、超参数寻优

5) 主成分分析、LDA、NMS、T-SNE、UMAP、Kmeans、Agglomerative、DBSCAN

6) 支持向量机、决策树、随机森林、XGBoost、AdaBoost、LightGBM、高斯过程

7) 深度学习算法（神经网络、激活函数、交叉熵、优化器）

8) AI大模型的底层逻辑和算法结构（GPT1-GPT4）

9) 卷积神经网络、长短期记忆网络（LSTM）

案例8.1：使用大模型指令构建回归模型（多元线性回归、随机森林、XGBoost、LightGBM等）

案例8.2：使用大模型指令构建分类模型（支持向量机、XGBoost等）

案例8.3：使用大模型指令构建降维模型

案例8.4：使用大模型指令构建聚类模型

案例8.5：使用大模型指令构建卷积神经网络

案例8.6：使用大模型指令构建LSTM模型进行气象时序预测

ChatGPT的二次开发

9 基于AI大模型的二次开发

案例9.1：基于API构建自己的本地大模型

案例9.2：基于构建的本地大模型实现ChatGPT功能、模型评价和图像生成

案例9.3：ChatGPT Store构建方法

基于ChatGPT大模型的科研绘图

10基于AI大模型的科研绘图

1) 使用大模型进行数据可视化

案例10.1：大模型科研绘图指定全集

案例10.2：使用大模型指令绘制柱状图（误差线）、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图

案例10.3：使用大模型指令对图形进行修改

基于ChatGPT大模型的GIS应用

11 基于AI大模型的GIS应用

1) R语言和Python空间数据处理主要方法

2) 基于AI大模型训练降尺度模型

3) 基于AI大模型处理矢量、栅格数据

4) 基于AI大模型处理多时相netCDF4数据

案例11.1：使用大模型绘制全球地图

案例11.2：使用大模型处理NASA气象多时相NC数据

案例11.3：使用大模型绘制全球植被类型分布图

案例11.4：使用大模型栅格数据并绘制全球植被生物量图

案例11.5：使用大模型处理遥感数据并进行时间序列分析

案例11.6：使用不同插值方法对气象数据进行插值

案例11.7：使用大模型进行空间聚类分析

案例11.8：使用大模型构建机器学习进行空间预测

基于ChatGPT大模型的项目基金助手

12 基于AI大模型的项目基金助手

1) 基金申请讲解

2) 基因申请助手

案例12.1：使用大模型进行项目选题和命题

案例12.2：使用大模型进行项目书写作和语言润色

案例12.3：使用大模型进行项目书概念图绘制

基于大模型的AI绘图

12基于大模型的AI绘图

GPT DALL.E、Midjourney等AI大模型生成图片讲解

1) AI画图指令套路和参数设定

案例12.1：使用大模型进行图像识别

案例12.2：使用大模型生成图像指令合集

案例12.3：使用大模型指令生成概念图

案例12.4：使用大模型指令生成地球氮循环概念图

案例12.5：使用大模型指令生成土壤概念图

案例12.6：使用大模型指令生成病毒、植物、动物细胞结构图

案例12.7：使用大模型指令生成图片素材，从此不再缺图片素材