摘要：在计量经济学和时间序列分析中，平稳性是建模和预测的重要前提条件。Ping稳时间序列能够帮助分析师和研究人员更好地理解和预测数据的行为。研究时间序列是依据已知的历史数据，来预测未来的趋势、季节性和变化情况。时间序列数据与一般数据的最大区别在于数据点之间存在时间的依赖关系，时间是数据的重要自变量。时间序 阅读全文

摘要：因果推断（Causal Inference）是统计学和数据科学中的重要分支，用于理解事件之间的因果关系，而不仅仅是相关性。与相关性分析不同，因果推断追求揭示因变量（结果）如何受到自变量（原因）的直接或间接影响。特别是，因果推断为科学研究、政策制定和商业决策提供了至关重要的工具。随着数据科学的快速发展 阅读全文