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
三个平台，一个使命
从开源底座、到 AI 科研助手、再到免费学习平台 —— 覆盖 AI 时代实证研究的完整栈。
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。
Agent-Native 因果推断 · 800+ 函数 · 一次 import
开源 Python 包，把 Stata 和 R 的因果推断生态整合为一个 agent-native 的 API —— 专为 LLM 驱动研究设计，人手调用依然极其顺手。
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。
三个平台齐发力，让 AI 时代的高级统计分析真正民主化
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
从数据到论文， 20 分钟生成可复现论文。
CoPaper.AI 是来自斯坦福 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 —— 从 OLS、Logit/Probit、中介效应，到 DiD、IV、RD，全部一条龙。
38+
内置计量方法
3,000+
辅助完成论文
200+
覆盖高校
5–30 min
平均生成时间
生成样本
38+ 种计量方法，发表级图表一键产出
下面每一张图表都是 CoPaper.AI 端到端生成的真实输出，可直接嵌入你的 .docx 终稿。
多模型回归对比表
OLS / FE / RE / 2SLS / GMM 并排展示，聚类稳健标准误和标准诊断齐全。
事件研究 · 平行趋势检验
动态处理效应，含事前安慰剂系数与 95% 置信区间。
断点回归 RDD
断点附近分箱散点 + 局部多项式拟合，带稳健偏差修正推断。
工具变量 · 2SLS
第一阶段 F 统计量、简约式与 2SLS 点估计，含弱工具稳健 CI。
动态事件研究
政策实施前后的超前/滞后系数，点态与 uniform 置信带齐全。
中介效应分析
直接与间接效应分解，带 bootstrap 置信区间和敏感性诊断。
稳健性检验汇总
不同控制变量、子样本、标准误选择下的点估计，一图看齐。
Heckman 选择模型
两阶段选择校正，含逆米尔斯比率与选择方程诊断。
描述性统计表
按组分均值 / 标准差 / 最大最小，附平衡性检验 —— 期刊投稿格式直出。
所有图表均来自 CoPaper.AI 真实运行样本。完整论文以符合引用规范的 .docx 文件交付。
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。
功能特性
全链路 AI 论文协作
从数据上传到论文导出，每一步都有你的参与、修订和质量控制。
多数据集上传
支持 CSV、Excel、JSON、Parquet 等格式，最多 20 个数据集同时处理，自动识别 Excel 多 Sheet。
智能数据分析
自动 EDA、变量定义与计量建模 —— OLS、FE、IV、门限模型、DiD、RD、中介效应等全覆盖。
每一步人在环中
大纲、变量、模型设定、结果解读处都会暂停 —— 没有你的确认，绝不往下跑。
完全可复现代码
每个数字每张图都带 Python 代码，另附 Stata / R / EViews 翻译版本，复现无死角。
发表级论文输出
结构化的 .docx 论文 —— 引言、文献综述、数据与方法、实证结果、讨论 —— 可直接投稿。
AI 润色与审稿
多轮润色与审稿 —— 收紧行文、检查各节一致性、标记薄弱论断。
四步生成你的论文
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。
真实影响
真实用户，真实成果
CoPaper.AI 帮助研究者走完最后一公里 —— 从期刊投稿、到建模竞赛、到毕业答辩。
期刊发表
多位用户通过 CoPaper.AI 完成实证分析与论文写作，成功在学术期刊上发表。可复现代码和标准化格式显著提升了投稿效率。
建模竞赛获奖
用户借助 CoPaper.AI 的快速数据分析与论文生成能力，在实证建模竞赛中取得突出成绩 —— 获奖作品数小时出，不再熬周。
毕业论文完成
本硕博学生使用 CoPaper.AI 完成实证章节与完整毕业论文 —— 从研究设计到答辩稿，全部可从代码复现。
AI 时代的 Agent-Native 因果推断工具包
StatsPAI 把 R 的 Causal Inference Task View 和 Stata 的核心计量命令，统一到一个简洁一致的 Python API 中 —— 一次 import，800+ 个函数，专为 LLM 驱动的研究流程设计，同时依然为人类研究者保留极致的易用性。
800+
函数总数
450+
公开 API
MIT
许可证
3.9→3.13
Python 支持
为 Agent 而生
每个函数都自带 list_functions()、describe_function()、function_schema() 结构化描述，开箱即用支持 OpenAI / Anthropic tool-calling。
一次 import，800+ 个函数
DiD、RD、合成控制、匹配、DML、因果森林、神经因果、因果发现、策略学习 —— 全部集中在 sp.* 下，统一返回 CausalResult 对象。
2025–2026 前沿方法全覆盖
Callaway-Sant'Anna、Borusyak-Hull-Jaravel、Park-Xu shift-share IV、粒子滤波同化、贝叶斯因果森林 —— 全部根据原始论文独立实现。
一键生成可发表结果
任何估计器都支持 Word + Excel + LaTeX + HTML + Markdown 导出。告别 outreg2 / modelsummary 的繁琐，一行 .to_latex() 搞定。
正面对比
碾压 Stata、R 和旧 Python 生态
过去你需要一个 $695/年 的 Stata 许可证 + 20+ 个互不兼容的 R 包才能做的事，StatsPAI 用一个 agent-native 的 Python API 全部拉通。
| 能力维度 | Stata | R | 旧 Python 生态 | StatsPAI |
|---|---|---|---|---|
| 统一的 API 体系 | ||||
| Agent-native Schema（支持 LLM tool calling） | ||||
| 现代 ML 因果（DML、因果森林、TMLE） | ||||
| 神经因果模型（TARNet、CFRNet、DragonNet） | ||||
| Word + LaTeX + Excel 发表级输出 | ||||
| 一键稳健性（spec_curve、assumption_audit） | ||||
| 费用 | $695+/yr | Free | Free | Free |
| 开源（MIT 协议） |
为 LLM 而生，人类用起来也毫不费劲
Stata 和 R 是为带键盘的人类设计的。StatsPAI 是业界第一个从底层设计开始就把 AI Agent 作为一等公民的计量经济学工具包 —— 同时手工调用依然干净优雅。
- 800+ 个估计器，每一个都通过 function_schema() 暴露符合 OpenAI / Anthropic 规范的 tool-calling 结构。
- 每一个结果都是结构化的 CausalResult 对象，支持 .summary() / .plot() / .to_latex() / .cite()，告别脆弱的字符串解析。
- 内置 MCP Server 脚手架，Claude、ChatGPT 和自定义 Agent 都能通过自然语言直接驱动整个库。
import statspai as sp
# 1. LLM discovers 800+ estimators
schemas = sp.list_functions()
# 2. Self-describing tool schema
spec = sp.function_schema("callaway_santanna")
# → OpenAI / Anthropic tool-calling ready
# 3. Agent invokes — structured result
res = sp.callaway_santanna(data=df, ...)
res.summary() # console
res.to_latex() # publication
res.plot() # figure
res.cite() # bibtex眼见为实
GitHub 和 PyPI 直接看
一个快速迭代的开源项目 —— 279+ commits、54+ stars、9+ 个版本发布，JOSS 论文投稿中。
成为 AI 时代最强的因果推断工具
过去 40 年的因果推断，是在 Stata 和 R 上构建的 —— 封闭、付费、为人手设计。未来 40 年的因果推断，必然是 Python、开源、Agent-native 的。StatsPAI 就是这个底座：一次 import，拿到所有前沿方法，每一个结果都机器可读，每一张表都可直接发表 —— 让下一代研究者和他们的 AI 搭档，以思考的速度前进。
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。”