StatsPAI - Building the future of empirical research with AI
构建实证研究的未来

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。

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。

AI 专家领导

关于团队

Bryce Wang @Stanford REAP

Bryce Wang @Stanford REAP

创始人兼CEO

专注于 Agentic AI 和统计实证分析的研究员和工程师。著有《智能体搭建与 LangGraph 应用》。

Expertise

AI 代理架构
统计分析
LangGraph 与 LangChain
实证研究方法
Scott Rozelle, PhD @Stanford REAP

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

实证研究方法
计量经济分析
因果推断与随机对照试验
发展经济学

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

现已上线
CoPaper.AI

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。

论文大纲规划与结构化模板
实证数据分析(支持 CSV、Excel、JSON、Parquet)
生成可发表的完整论文
稳健性检验与统计严谨性保证
试用 CoPaper.AI
现已上线

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。

基于浏览器的 Python 环境
AI 聊天机器人提供代码帮助和解释
结构化课程:Python → 统计学 → 计量经济学
100% 免费,无需注册
开始学习
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

statistics_demo.py
# 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}")
免费开始学习

100% 免费 - 无需信用卡

CoPaper.AI
AI 驱动的科研助手 — 规划 · 估计 · 迭代 · 论文

您的 AI 科研助手,助力学术论文写作。从大纲规划到实证分析再到全文生成,CoPaper.AI 帮助研究者高效产出可发表的学术成果。

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从基础到高级代理系统

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