Day 06：作业拆解和 AI 协作

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Day 06：作业拆解和 AI 协作

今天目标

学会把一道作业拆成：

1. 概念。
2. 公式。
3. 代码。
4. 报告。

1. 先复习

不看资料回答：

1. 线性回归是什么？
2. 模型诊断是什么？
3. p 值小不能说明什么？

2. 作业拆解四步法

拿到任何专业作业，先不要让 AI 直接写答案。

先问四个问题：

第 1 步：它考什么概念？

例：

• 极值？
• 回归？
• 假设检验？
• 机器学习指标？
• 时间序列？

第 2 步：需要什么公式？

例：

• 均值、方差。
• p 值。
• VaR。
• 回归模型。
• 损失函数。

第 3 步：需要什么代码？

例：

• 读取数据。
• 画图。
• 拟合模型。
• 计算指标。
• 输出表格。

第 4 步：报告怎么写？

必须包含：

• 方法。
• 结果。
• 解释。
• 局限。

3. 高质量 AI 提问模板

我有一道【课程名称】作业。 我的背景：本科非数学统计专业，即将读智能复杂体系方向硕士，会一点 Python。

题目如下： 【粘贴题目】

1. 判断题目类型；
2. 说明它考察哪些知识点；
3. 拆成概念、公式、代码、报告四部分；
4. 给出解题路线；
5. 标出我必须人工核查的地方；
6. 不要直接编造结论。

请你：

4. AI 输出后怎么检查

必须问：

• 它有没有把相关说成因果？
• 它有没有漏掉假设？
• 它的代码变量名是否存在？
• 它有没有解释局限？
• 它有没有直接编造数据结果？

5. 今日练习题

假设作业题是：

给定一个数据集，分析变量 X 是否会影响结果 Y，并用 Python 建模。

请你拆成：

• 概念：
• 公式：
• 代码：
• 报告：
• 需要问老师的问题：

6. 今日 AI 提示词

请模拟一名应用统计老师，给我一道适合跨专业硕士新生的回归分析作业。 然后请不要直接给答案，而是引导我把它拆成概念、公式、代码和报告四部分。

7. 今日关键句

AI 可以帮我拆题和生成初稿，但我必须检查假设、代码和结论边界。