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Stata
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Heckman校正改进了机器学习模型的不确定性校准
研究人员开发了一种新方法来解决机器学习模型中的认知不确定性问题，特别是在训练数据存在选择偏差时。该技术借鉴了源自计量经济学的Heckman校正方法，联合建模选择过程和结果，校正影响两者的未观测变量。实验表明，当选择偏差较高时，重要性加权等标准方法无法保持准确的置信区间，而Heckman校正方法显著提高了校准精度。
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R语言在TIOBE指数中达到历史新高；AI编码研究显示ChatGPT潜力
一项最新研究探讨了AI在因果推断编码方面的能力，特别是考察了ChatGPT在Python、R和Stata上的表现。同时，2026年5月的TIOBE指数显示R语言已达到历史新高的第8位，这表明统计计算领域正在增长。这种整合似乎有利于Python和R，而其他统计软件如MATLAB、SAS、SPSS、Wolfram和Stata则处于劣势。