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scikit-survival 生存分析实战

scikit-survival

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

基于 scikit-survival 0.28.0 构建、评估与审查右删失或竞争风险生存分析流程，涵盖防泄漏预处理管道、嵌套模型选择、Cox 与机器学习模型、时变概率预测，以及 IPCW 一致性、动态 AUC、Brier 评分等删失感知指标。

系统科学图表展示规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为复杂系统科学（尤其农业系统）论文提供了严谨的图表设计规范。它指导作者放弃展示单一因素的柱状图，转而构建能展现系统交互作用、权衡关系（如Pareto前沿）、动态变化、资源流和模型拟合度的系统性图表。所有图表必须具备自洽性、可重复性并准确展示不确定性。

跨国数据分析与有效性检验

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供一套严谨的方法论框架，用于跨国、多层次或面板数据的实证分析。核心内容涵盖衡量等效性（配置至标量）、共同方法方差（CMV）处理、动态内生性识别以及多层模型和GMM等高级估计方法，确保研究的学术严谨性和可信度。

市场科学研究方法论指南

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本指南指导作者构建市场科学论文的“方法论”部分。它深入讲解了结构计量经济学、因果机器学习、动态博弈和准实验设计等高级方法论。核心目的是帮助作者确保模型具有识别性、可估计性，并系统地论证其内在的理论假设和外生性，从而提升研究的学术严谨度。

经济动态量化分析

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了撰写经济学论文的量化分析标准和流程。它涵盖了动态模型的参数校准、矩匹配检验、数值解法纪律和可复现计算流程，旨在确保研究结果具有高度的严谨性、可审计性和可验证性。

宏观经济量化展示最佳实践

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了撰写宏观动态经济学论文量化展示的最佳实践。涵盖了脉冲响应函数（IRFs）、参数校准表、矩匹配结果和政策反事实等关键组件。核心在于确保模型的机制和量化拟合度清晰、易读、自包含，以满足学术期刊的高标准要求。

动态宏观经济期刊投稿评估

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本工具为定量宏观经济学研究人员设计，用于评估论文是否适合投递至顶级的经济动态学期刊（如RED）。它提供了一份详细的投稿自检清单，重点检查论文是否具备动态均衡模型、数据纪律性、计算模型的严谨性以及文章的叙事结构，帮助作者在投稿前进行深度自我评估和调整。

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