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实证分析执行与审计

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能用于将复杂的实证研究设计（如DiD、IV、RDD、合成控制等）转化为可运行、可审计的统计估计。它负责协调调用相应的工具，完成模型拟合、生成关键诊断指标，并以标准格式输出结果，是进行高级因果推断分析的核心流程。

会计理论机制与模型构建

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

该指南指导研究人员如何构建严谨的经济学机制和理论模型，为会计和财务研究生成可测试的预测。它涵盖了实证、分析和实验三种研究方法的理论要求，帮助作者将研究从单纯的关联性描述提升至具有清晰因果经济学机制的理论命题。

Python统计建模与计量分析

sickn33/antigravity-awesome-skills

Statsmodels是Python生态系统中用于进行严谨统计建模的顶级库。它提供了全面的工具，支持各类统计方法的估计、推断和诊断。适用范围广，涵盖线性回归（OLS, WLS）、广义线性模型（逻辑回归、泊松回归）以及复杂的时序分析（ARIMA），是进行计量经济学分析和生成专业统计结果的利器。

构建黄金标准标注语料库

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于构建用于评估临床命名实体识别和去标识化模型的黄金标准语料库。它指导用户完成整个标注流程，包括定义标签模式、撰写标注指南、配置标注工具和生成合成临床文本。最终目标是创建结构化、无数据泄露的训练/开发/测试数据集，确保评估的科学性和可重复性。

临床数据文本去标识化

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maziyarpanahi/openmed

该工具用于对本地的结构化数据集（如CSV, JSONL, Parquet）中的自由文本列进行去标识化处理。它利用OpenMed模型移除个人健康信息（PHI），生成一个完全脱敏的数据集和一个不含PHI的聚合摘要，从而实现数据的安全共享和分析，同时确保源数据的隐私不泄露。

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