您的 AI 科研助手，助力 发表级学术论文
StatsPAI 为研究者提供 AI 辅助工具：论文大纲规划、文献综述撰写、严谨的统计与计量建模 — 大幅加速您从数据到发表的研究进程。
StatsPAI 旗下的 LearnPy.online 和 CoPaper.AI 一起，致力于极速推动 Python 成为实证研究第一大语言
传统实证研究需要综述文献、清洗数据、建模统计分析和撰写全文，过程繁琐且耗时费力。StatsPAI 的 AI 助手与您并肩工作 — 帮助您构建论文大纲、为您生成 100% 可靠的文献综述、搭建计量模型、优化分析结果，直到生成格式化的完整论文，并提供 Python/R/Stata 代码进行过程复现。从此，繁琐的基础工作交给 AI，让您可以专注研究和创新，洞悉过去、现在与未来。
Bryce Wang @Stanford REAP
创始人
专注于 Agentic AI 和统计实证分析的研究员和工程师。著有《构建智能多 Agent 系统》。
Expertise
Scott Rozelle, PhD @Stanford REAP
联合创始人兼战略顾问
斯坦福大学 Helen F. Farnsworth 资深研究员，斯坦福中国经济与制度研究中心联席主任。中国农业政策、农村发展和教育经济学领域的顶级专家。著有《看不见的中国》，曾获中国政府友谊奖。
Expertise
我们的使命
我们相信实证研究应该对每个人开放。通过结合前沿的 AI 技术和深厚的统计专业知识，我们正在消除阻碍研究人员专注于最重要事项的技术障碍：提出正确的问题并解释结果。
民主化
让全球研究人员都能使用专业研究工具
质量
保持最高标准的统计严谨性和方法论
创新
推动 AI 在实证分析领域的边界
我们的产品生态
两个平台，一个使命
从学习到专业研究 - 我们支持您在数据科学和实证分析领域的整个旅程
AI 科研助手 — 规划 · 估计 · 迭代 · 论文
您的 AI 科研助手，助力学术论文写作。从大纲规划到实证数据分析再到全文生成，高效产出可发表的学术成果。
LearnPy.online
免费交互式学习
用于学习 Python、统计学和计量经济学的交互式平台。在浏览器中编码，获得 AI 帮助，从基础到高级主题构建技能。
两个平台均旨在使高级统计分析民主化
Core Features
先进 AI 驱动
专业实证研究所需的一切
自动化研究流程
从数据清洗到最终报告生成，我们的 AI 自动处理整个研究过程。
可发表的输出
生成包含方法论、结果、稳健性检验和讨论章节的综合 DOCX 报告。
智能分析
利用 Claude 4.5 和 GPT-5 进行复杂的统计建模和基于证据的洞察。
分钟级完成
AI 驱动的加速让传统上需要数周甚至更长时间的工作在几分钟到几小时内完成。
全面的统计分析
描述性统计、基准模型、稳健性检验和高级计量经济学分析。
研究民主化
无技术障碍。专注于您的研究问题，而非实现细节。
免费交互式学习平台
LearnPy.Online
通过交互式编程和 AI 辅助掌握 Python、统计学和计量经济学 - 完全免费
交互式代码编辑器
直接在浏览器中编写和运行 Python 代码，获得即时反馈
AI 智能助手
通过智能聊天机器人获得解释、调试代码并学习概念
全面课程体系
从 Python 基础到高级计量经济学 - 结构化学习路径
# Python Statistics Example
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats
# Generate sample data
data = np.random.normal(100, 15, 1000)
# Perform t-test
t_stat, p_value = stats.ttest_1samp(data, 100)
# Display results
print(f"T-statistic: {t_stat:.4f}")
print(f"P-value: {p_value:.4f}")100% 免费 - 无需信用卡
从数据到论文，携手同行
从数据到完整实证论文，只需 20 分钟
CoPaper.AI 是来自斯坦福大学 REAP 团队的 AI 实证研究合著平台。上传数据、设定研究方向，在每个环节与 AI 深度协作，生成带完整代码的可复现学术论文。
3,000+
辅助完成论文
200+
覆盖高校
5–30 min
平均生成时间
你是第一作者，AI 是你的研究搭档
与「一键生成全文」的工具不同，CoPaper.AI 在每一个关键步骤——大纲、变量选择、模型设定、结果解读——都会暂停，等待你的输入。每个决定都反映你的学术判断。AI 负责繁重的执行，你掌控研究方向。
使用流程
上传数据
拖拽上传你的数据集（CSV、Excel、Stata 等），系统自动识别变量类型和数据结构。
设定研究方向
填写研究问题、选择方法、设定变量。可以用 AI 辅助推断，也可以完全手动设定。
AI 写作，你来把关
AI 逐章生成内容，每完成一个章节就暂停，等你审阅、修改后再继续下一步。
润色与导出
使用 AI 多维度润色优化全文，一键导出可发表的 DOCX 格式完整论文。
100% 可复现
每一个回归、图表和统计结果都附带完整 Python 代码，并提供 Stata、R、EViews 翻译版本，确保完全可复现。
每一步都有你的参与
AI 不替你做决定。在大纲、数据分析、结果解读的每个环节，你都可以审阅、修改、确认后再继续。
可直接投稿的输出
生成结构规范的论文，包含引言、文献综述、数据与方法、实证结果、讨论与结论——可直接用于期刊投稿。
从基础到高级代理系统
深入探索 Agent AI
构建智能多 Agent 系统
一本关于理解和实现智能多 Agent 系统的综合指南。超越拖放式工作流，教授 AI 系统中的动态智能决策。
“AI 时代，理解为王。抛弃非必要细节，直达 Agentic AI 思维核心。”