摘要：计量经济学是经管社科研究生必备的核心技能，其学习应注重理论与实践结合。建议先掌握Stata软件操作和结果解读等实用技能，再深入理论学习。推荐杨维忠、张甜的《Stata统计分析从入门到精通》作为入门教材，《Stata统计学与案例应用精解》注重实用性和跨学科应用，包含58个真实案例，涵盖论文写作指导、稳健性分析等内容，并创新引入AI工具应用，适合不同基础的学生系统学习计量经济学。

K近邻算法的基本原理：首先通过所有的特征变量构筑起一个特征空间，特征空间的维数就是特征变量的个数，然后针对某个测试样本，按照参数K在特征空间内寻找与它最为近邻的K个训练样本观测值，最后依据这K个训练样本的响应变量值或实际分类情况获得该样本响应变量拟合值或预测分类情况。

验证集法又被称为“留出法”，基本思路是将样本数据集划分为两个互斥的集合：训练集和测试集。其中训练集占比一般为2/3~4/5，常用70%；测试集占比一般为1/5~1/3，常用30%。训练集用来构建机器学习模型；测试集也被称为“验证集”“保留集”，用来进行样本外预测，并计算测试集误差，估计模型预测能力。

Python概述？视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜 杨维忠 清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解2.1节内容。本书已正式出版上市，当当、京东、淘宝等平台热销中，搜索书名即可。内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。

为什么数据科学应用要使用Python作为实现工具？视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜 杨维忠 清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解1.2节内容。本书已正式出版上市，当当、京东、淘宝等平台热销中，搜索书名即可。内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。

Python基础知识：Python序列以及序列的索引、切片、相乘和相加。索引就是序列中的每个元素所在的位置，可以通过从左往右的正数索引，也可以通过从右往左的负数索引。从左往右的正数索引：在python序列中，第一个元素的索引值为0，第二个元素的索引值为1，以此类推，假设序列中共有n个元素，那么最后一个元素的索引值为n-1。从右往左的负数索引：在python序列中，最后一个元素的索引值为-1，倒数第

决策树算法是一种有监督、非参数、简单、高效的机器学习算法。决策树算法借助树的分支结构构建模型。如果是用于分类问题，则决策树为分类树；如果是用于回归问题，则决策树为回归树。

双纵轴线图主要用来展示两个因变量和一个自变量的关系，并且两个因变量的数值单位不同。具体来说，双纵轴线图是指在一幅图上有一个横轴和两个纵轴，适用于三个变量。两个纵轴分别表示一个变量，横轴变量同时适用于两个纵轴上的变量，从而实现将多个变量信息集中到一幅图上，达到更加直观的对比分析效果。

特征等宽分箱和等频分箱？视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜 杨维忠 清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解5.2节内容。本书已正式出版上市，当当、京东、淘宝等平台热销中，搜索书名即可。内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。

索引就是序列中的每个元素所在的位置，可以通过从左往右的正数索引，也可以通过从右往左的负数索引。从左往右的正数索引：在python序列中，第一个元素的索引值为0，第二个元素的索引值为1，以此类推，假设序列中共有n个元素，那么最后一个元素的索引值为n-1。从右往左的负数索引：在python序列中，最后一个元素的索引值为-1，倒数第二个元素的索引值为-2，以此类推，假设序列中共有n个元素，那么第一个元素