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经济计量学期刊重现与数据政策

ectj-replication-and-data-policy

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了提交给经济计量学期刊（EctJ）的重现和数据包的严格要求。内容涵盖README结构、代码包含、蒙特卡罗确定性、受限数据管理等方面，旨在确保研究方法的可靠性和可复现性，供审稿人使用。

模拟与实证计量经济学验证

jbes-data-analysis

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本技能旨在指导高级定量研究，专注于证明计量经济学方法的有效性。它详细阐述了如何结合严谨的蒙特卡罗模拟（用于压力测试和基线比较）和实质性的真实世界数据应用，这对于在顶级经济学和统计学期刊上发表论文至关重要。

蒙特卡罗与实证证据设计

joe-data-analysis

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本指南指导如何为方法论期刊设计严谨的蒙特卡罗模拟和实证证据。它详细阐述了压力测试假设、报告关键指标（如功效、偏差）以及构建证据链的流程，确保实证工作服务于方法论的理论推进。

计量经济学论文修改回应指导

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这是一份针对顶级计量经济学期刊（如JoE）审稿意见的专业回复指南。它指导作者如何处理关于假设、渐近性、蒙特卡洛模拟等高度技术性的批评。核心在于构建技术严谨、逻辑清晰的修改稿和回应信，确保论文的理论和模拟结果经得起专业专家的检验。

计量学期刊投稿数据与复现指南

joe-replication-and-data-policy

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本指南为投稿《计量学期刊》的作者提供全面的流程指导。它详细阐述了数据引用规范（遵循Elsevier格式）、确保方法论可复现性（如Monte Carlo模拟），以及将估计器封装为可运行代码包的最佳实践。帮助作者满足高级学术期刊的严格评审要求。

计量经济学论文图表规范

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本指南详细介绍了投递顶级计量经济学期刊（如JoE）时，构建统计表格和图表的严格规范。内容涵盖蒙特卡罗模拟结果的报告、功效和大小测试的分离、估计器的比较以及图形的科学严谨性要求，确保论文实证部分的专业和可复现性。

计量经济学定量分析与可复现性

qe-data-analysis

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本指南旨在指导撰写计量经济学论文时，确保定量分析的严谨性与完全可复现性。它涵盖了结构模型估计（如GMM、MSM）、矩构建、数据清洗和全面的验证检查（如多起点搜索、蒙特卡罗恢复）。目标是构建一套完整的分析流程，确保所有结果都能从原始数据中通过固定环境和文档化的脚本重现，以满足顶级期刊的审核标准。

社会科学模拟研究设计

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本指南旨在指导用户设计严谨的蒙特卡洛模拟研究，特别适用于方法论要求高的学术论文。内容涵盖如何精心设计数据生成过程（DGP），选择必须纳入的竞争方法集（包括默认和最优替代方案），确定匹配研究主张的性能指标（如偏差、功效、覆盖度），并要求诚实地报告方法的局限性和失效区间，以确保研究的科学性和可信度。

不确定度与单位

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使用 pint 和 uncertainties 在科学计算中跟踪物理单位并传递测量不确定度，涵盖单位换算、GUM 不确定度预算、蒙特卡洛传播、量纲检查与量级合理性验证。

稳健性与可复现性压力测试

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面向《系统工程学报》投稿，对核心主张做五层压力测试——参数、状态、模型、指标与情景，并固化随机种子、软件环境、数据与代码入口，明确结论反转、失稳、超时和外推的失败边界，形成可复现证据包。

自动化告警分诊

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对 Monte Carlo 告警进行交互式或自动化分诊。利用 MCP 工具获取、评分和排查告警，设计可复用的分诊流程，从手动审核逐步过渡到定时自动化处理。

构建连接认证规则

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此技能帮助用户为 Monte Carlo 连接构建连接认证规则。它从 apollo-agent 仓库获取连接器模式和转换步骤。用户可以使用 Jinja2 模板配置凭据转换，并定义转换步骤（如解码证书）。最终生成存储在 Connection 对象上的 ctp_config。

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