第 07 周复盘

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第 07 周复盘

本周主题

结果是否可靠：仿真、Bootstrap、稳健性检查、敏感性分析和复杂系统模拟。

本周投入时间

• 计划：8 小时
• 实际：

本周建议完成的概念卡

1. 蒙特卡洛模拟
2. Bootstrap
3. 稳健性检查
4. 敏感性分析
5. 置信带
6. 分位数回归
7. 生存分析
8. Markov 链
9. Agent-based Model
10. 系统动力学

本周专业问题

1. Bootstrap 和蒙特卡洛模拟有什么区别？
2. 稳健性检查和敏感性分析分别解决什么问题？
3. 为什么只报告点估计不够？
4. Agent-based Model 如何连接微观规则和宏观行为？
5. 系统动力学为什么强调反馈和延迟？

本周可用于课堂/组会的表达

1. 我会补充不确定性估计，而不是只报告点估计。
2. 如果结论对阈值或模型选择敏感，需要在报告中明确说明。
3. 对复杂系统问题，可以用仿真先探索个体规则如何产生整体行为。

本周 AI 协作案例

• 原始结果：
• 我的提示词：
• AI 建议的稳健性检查：
• 我认为最有必要做的检查：
• 我最终采用的报告表达：

本周最容易露怯的点

• 把 Bootstrap 当成证明结论一定成立。
• 只做一个模型就说结果稳健。
• 不说明敏感性分析改变了哪些参数。

下周补救动作

• 每份结果都补一个不确定性表达。
• 每个模型结论都补一个稳健性检查。
• 练习把“结果显著”改写成“在当前设定下结果支持……”。

3 分钟解释练习

• 主题：为什么统计结果需要不确定性和稳健性检查
• 是否能讲满 3 分钟：
• 卡住的位置：
• 下一版要改进：