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回归分析助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使用 regression-analysis-tool 插件执行回归建模，分析数据、构建线性或多项式模型、验证效果并输出性能指标，帮助用户预测结果或探索变量关系。

Python统计建模与计量分析

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。

UMAP 高效降维可视化

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

UMAP 提供快速非线性流形降维，可生成保留局部与全局结构的嵌入，适合可视化、聚类预处理、以及监督/半监督学习等高维数据场景。

统计建模与计量经济学分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

这是一个用于Python的专业统计分析库，专注于深度推断、诊断和严谨的计量经济学分析。它适用于进行线性回归、广义线性模型（GLM）、时间序列预测（ARIMA）和假设检验等，为学术和科研报告提供详细的统计结果。

UMAP非线性降维嵌入工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

UMAP是一种强大的非线性降维技术，用于数据可视化和特征提取。该工具能生成保留局部和全局结构的嵌入，支持监督和半监督学习。用户可以利用它进行聚类预处理、降维可视化或作为下游机器学习模型的特征输入，实现高效的维度缩减。

成本支出预测与预算规划

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用于进行前瞻性的成本支出预测。它根据最近的消耗窗口计算出日均成本消耗率，并将其线性外推到7天、30天等多个时间周期。此外，如果配置了预算，系统还能预测出预算耗尽的具体时间点，特别适用于SRE和财务的成本预算规划。

综合营销ROI与归因分析

indranilbanerjee/digital-marketing-pro

本工具提供深度、多触点归因分析，用于计算所有营销渠道的综合投资回报率（ROI）、广告支出回报率（ROAS）和客户获取成本（CAC）。它支持线性、时间衰减等多种归因模型，结合客户生命周期价值（LTV）进行长期价值预测，为预算优化、高管报告和效率提升提供数据支持。

科学图表撰写与规范指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了撰写高影响力科学论文图表设计的全套标准，涵盖了图像完整性（如未裁剪的Western blot）、数据量化和叙事逻辑。它详细指导作者如何确保所有图表具备清晰的机制论证流，使科学证据具有最高的专业度和可信度。

农作物统计分析与建模

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为农作物研究（FCR）提供了严谨的统计分析框架。核心功能是指导用户构建符合复杂实验设计（如分块、环境、裂区）的线性混合模型。特别强调了基因型×环境（G×E）的正确分析、效应值报告以及作物模型的独立验证，确保所有结果在方法学上具有高度可靠性和可重复性。

高级管理学数据分析方法指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在提供顶尖学术期刊级别的严谨统计分析流程，涵盖结构方程模型（SEM）、多层模型（HLM）、复杂回归和元分析等高级方法。它确保用户报告的分析结果具有高度透明度和可复现性，满足顶级期刊对效应值、置信区间和稳健性检验的极高要求。

进阶结构方程模型分析

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供使用结构方程模型（SEM）进行高级量化研究的完整流程，适用于问卷数据分析。详细指导了复杂的因果关系检验，包括中介、调节和被调节的中介效应，并涵盖了利用多层模型（HLM）处理嵌套数据，是撰写学术论文必备的严谨统计方法。

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。

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