答：曾經,在經管之家有三個帖子刷新了我的計量觀，了解到光明學術下計量實證的“潛規則”。所以，在這介紹的是“黑科技”，”正義凜然”的看客請繞行。

這里我只摘錄個別亮點，帖子發于7年前，其中的一些方法難免有點過時，但是內容絕對震撼：

案例背景

當初一個舍友來自西部地區，從沒學過計量(OLS都沒學過)。但畢業論文老板要求用數據說話，發愁。我于心不忍，告訴她：我每天晚上自習回來，睡覺前花10分鐘給你講解一下STATA的操作和出來的各項結果意義。第一天，我講了OLS。畫了一張散點圖和一根直線，用了1分鐘就讓她完全理解了OLS的精髓，這是用來干啥的。后面9分鐘講解了STATA的操作和OLS的各種變種。結果只一個星期，講完五種方法(下面會介紹)，她信心大增。后來一下子發了好幾篇CSSCI，計量做的天花亂墜，讓人誤以為是一個大師。畢業論文也順利通過。

簡單回歸:

有人會問：簡單回歸會不會太簡單？我只能說你真逗。STATA里面那么多選項，你加就是了。什么異方差、什么序列相關，一大堆盡管加。如果你實在無法確定是否有異方差和序列相關，那就把選項都加上。反正如果沒有異方差，結果是一樣的。有異方差，軟件就自動給你糾正了。這不很爽嘛。如果樣本太少，你還能加一個選項：bootstrap來估計方差。你看爽不爽！bootstrap就是自己把腳抬起來扛在肩上走路，就這么牛。

GMM：

GMM其實是一個沒有用的忽悠，例如估計動態面板的diffGMM，其關鍵思想是當你找不到工具變量時，用滯后項來做工具變量。結果你會發現令人崩潰的情況：不同滯后變量的階數，嚴重影響你的結果，更令人崩潰的是，一些判斷估計結果優劣的指標會失靈。

一些口訣：

1.一定得選最復雜的計量方法，用別人無法獲得的數據，寫出能讓人明白但看不懂的論文。

2.控制變量直接放你所能想到的，起碼也得五六個。

3.什么序列相關呀，異方差呀，bootstrap呀，能加上的全給他加上。

4.論文開頭有復雜新奇的關鍵詞，致謝里都是學界名人。

5.字里行間都帶腳注，引用全是英文文獻，特專業的那種，

6.讀者讀到這里，甭管他有沒有看懂，都得跟人家說一聲“我的方法來自ECONOMETRICA”，一口專業的計量術語，倍兒有面子。

參考鏈接：

所以，也不必覺得計量很神秘、很困難，上手試一試，也許就有驚喜。

超強干貨來襲 云風專訪：近40年碼齡，通宵達旦的技術人生

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python统计学书籍推荐_一位90后统计学硕士的深悟：统计其实有门道！AI还能这样学！（精荐40本书+20视频资源...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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