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统计严谨
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数据驱动特征开发流程
data-engineering-data-driven-feature
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能,覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试,到设计数据管道和实现全链路埋点(instrumentation)的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。
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量化金融模型与交易分析
quant-analyst
sickn33/antigravity-awesome-skills
60
本技能模拟量化分析师的角色,提供构建复杂金融模型、回测交易策略和深入分析市场数据的能力。它涵盖了投资组合优化(如马可维茨模型)、关键风险指标(如VaR、夏普比率)的计算,以及统计套利等前沿领域。适用于需要进行严谨数据分析、回测和风险评估的量化金融专业人士。
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科学同行评审检查表
peer-review
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
219
为审稿人提供一套结构化流程,涵盖方法、统计、报告规范与建设性建议,便于跨学科开展严谨的科学稿件与基金评审。
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科学批判性思维
scientific-critical-thinking
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
96
评估科研结论和实验严谨性,根据方法学、统计有效性、证据质量与偏差,结合 GRADE 与 Cochrane 风险评估框架,必要时配套科学图示,提升分析清晰度。
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A/B测试与实验设计
ab-test-setup
alirezarezvani/claude-skills
157
该技能是A/B测试和产品实验的专家指南。它帮助用户设计和规划具有统计学严谨性的实验,涵盖了从构建假设、选择关键指标、计算样本量到结果分析的完整流程,旨在提供可执行的商业洞察。
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统计显著性与A/B测试分析
statistical-analyst
alirezarezvani/claude-skills
318
该工具是专业的统计分析助手,专注于A/B测试和假设检验。它可以帮助用户计算实验所需的样本量,执行Z检验、T检验和卡方检验等专业统计分析,并核心区分“统计显著性”与“实际意义”,确保基于严谨的统计证据做出产品和商业决策。
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研究数据统计分析
statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
463
本技能提供研究数据的统计分析报告,涵盖测试选择、假设检验、效应量计算及 APA 格式报告。支持频率派与贝叶斯方法,包括 t 检验、方差分析、回归和相关分析。适用于比较组别、验证假设及分析实验数据,确保结果严谨可靠。
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Statsmodels 统计建模与计量分析
statsmodels
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
141
基于 Python 的统计建模与计量经济学工具库,涵盖 OLS、GLM、混合模型、离散选择与 ARIMA 时间序列,提供残差诊断、模型比较与系数推断,适合严谨的统计推断与实证分析。
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A/B测试与实验设计指南
ab-test-setup
aitytech/agentkits-marketing
278
本指南提供了一个全面的框架,用于设计统计学上严谨的A/B测试、拆分测试和多变量实验。内容涵盖了从构建强有力假设、计算样本量,到为不同业务场景选择适当的主要、次要和保护性指标等所有环节。
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内容A/B测试与优化
prompt-test
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
212
这是一个用于系统化进行内容A/B测试的工具。用户可以测试并比较不同内容变体(如标题风格、CTA措辞或完整文案)的质量。通过记录每个变体及其得分,系统能够提供统计学依据,识别出最佳表现的方案,并给出具体的优化建议,确保内容创建的严谨性。
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地理数据分析报告规范
aaag-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
478
本技能提供了一套针对地理学领域严谨的数据分析和报告标准,涵盖空间统计、遥感分析和定性研究等多个方面。核心要求确保分析结果具有“空间真实性”,准确量化不确定性,并证明结果的稳健性和可重复性。
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科学出版物制图表撰写指南
aaag-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
266
本指南为学术期刊撰写地图、图表和表格提供了全方位的指导。它强调了制图学的专业标准和统计数据的严谨性,指导用户如何确保所有视觉展示既有强大的论证力,又符合印刷和排版的限制。内容涵盖投影选择、数据归一化、模型图解读及空间不确定性处理,旨在帮助作者提升学术图表质量。
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