#学习 #工作 #经济学 #商业数据分析 #高端知识 #铺垫
统计学 + 计量经济学 + 商业数据分析（偏研究型）而且已经是中高阶水平，不是入门。
图1（考试答案）
Stat x710: Solution to Exam 1
统计/计量课程的考试解析
内容包括：
Power（检验力）
RCBD（随机区组设计）
CRD（完全随机设计）
这是实验设计 + 因果推断基础
图2（教材）
工具变量（IV）
面板数据（Panel Data）
这是计量经济学核心三板斧之一
图3（论文）
informs（INFORMS期刊）
Endogeneity（内生性）
Heckman model（选择偏差修正）
这是学术级别因果识别
图4 & 图5（电脑文件）
文件夹名：
Instrument & Heckman
Reweighting
TikTok
很明显在做：因果推断 / 平台数据 / 行为分析
图6（便签）
写的内容：
Stata + SPSS
R script
Instrumental variable code
IPW（Inverse Probability Weighting）
这已经不是“学”，而是在写代码做实证分析
这套东西其实属于：
Causal Inference（因果推断）体系
这些领域的核心：
金融量化
用户增长分析（TikTok那种）
A/B测试设计
投资策略验证
AI数据建模
PS:铺垫专业啊，学术呀，反正更加提升你的专业度，说明我说的话都是有学术依据的，不是我吹牛逼
我最近在看一个挺有意思的东西，叫因果推断，本来以为很学术，结果发现特别贴近现实
就是我们平时很容易把“结果”当成“原因”，但其实很多时候，这两个是错位的，比如一个项目赚钱了，很多人会觉得是判断对了。但其实可能只是市场整体在推着它涨
真正难的反而是判断：这个钱是靠能力赚的，还是靠环境给的，这个一旦搞不清楚，后面就很容易把偶然当成必然，我现在反而不太着急去做很多决定，更喜欢先看清楚“为什么会发生”感觉这一步，比结果本身更重要
其实现在市场上很多东西，看起来机会很多，但真正能持续赚钱的并不多，因为很多只是阶段性的，所以我现在会比较谨慎一点会先看清楚再动，有些东西看懂了，其实还挺有意思的
统计学 + 计量经济学 + 商业数据分析（偏研究型）而且已经是中高阶水平，不是入门。
图1（考试答案）
Stat x710: Solution to Exam 1
统计/计量课程的考试解析
内容包括：
Power（检验力）
RCBD（随机区组设计）
CRD（完全随机设计）
这是实验设计 + 因果推断基础
图2（教材）
工具变量（IV）
面板数据（Panel Data）
这是计量经济学核心三板斧之一
图3（论文）
informs（INFORMS期刊）
Endogeneity（内生性）
Heckman model（选择偏差修正）
这是学术级别因果识别
图4 & 图5（电脑文件）
文件夹名：
Instrument & Heckman
Reweighting
TikTok
很明显在做：因果推断 / 平台数据 / 行为分析
图6（便签）
写的内容：
Stata + SPSS
R script
Instrumental variable code
IPW（Inverse Probability Weighting）
这已经不是“学”，而是在写代码做实证分析
这套东西其实属于：
Causal Inference（因果推断）体系
这些领域的核心：
金融量化
用户增长分析（TikTok那种）
A/B测试设计
投资策略验证
AI数据建模
PS:铺垫专业啊，学术呀，反正更加提升你的专业度，说明我说的话都是有学术依据的，不是我吹牛逼
我最近在看一个挺有意思的东西，叫因果推断，本来以为很学术，结果发现特别贴近现实
就是我们平时很容易把“结果”当成“原因”，但其实很多时候，这两个是错位的，比如一个项目赚钱了，很多人会觉得是判断对了。但其实可能只是市场整体在推着它涨
真正难的反而是判断：这个钱是靠能力赚的，还是靠环境给的，这个一旦搞不清楚，后面就很容易把偶然当成必然，我现在反而不太着急去做很多决定，更喜欢先看清楚“为什么会发生”感觉这一步，比结果本身更重要
其实现在市场上很多东西，看起来机会很多，但真正能持续赚钱的并不多，因为很多只是阶段性的，所以我现在会比较谨慎一点会先看清楚再动，有些东西看懂了，其实还挺有意思的