<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>Field Notes · 田野笔记</title>
    <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/</link>
    <description>Chanw 的研究纲要与应用工具书，配套 AI 与科研工具发现面板。</description>
    <language>zh-CN</language>
    <lastBuildDate>Tue, 19 May 2026 20:02:02 GMT</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://lambenthan.github.io/field-notes/feed.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/>
    <item>
      <title>《阳明轨迹》第 0 章：阳明生平与心学概览</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/yangming-trajectory/chapter-0/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/yangming-trajectory/chapter-0/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以王阳明《传习录》343 条与现存全集为单一语料，把 1506 年廷杖贬谪事件视作可识别的人格干预点，依次用中断时间序列、合成控制、断点检测与跨体裁词频对照重建其人格演化轨迹。围绕同一份原始数据展开多种因果识别策略的并联演练，章末汇总诚实边界与可证伪条件，把因果推断的语汇移植到单被试历史人物研究中。]]></description>
      <category>人格因果学</category>
    </item>
    <item>
      <title>《阳明轨迹》第 1 章：1506 廷杖事件与阳明人格重组：基于中断时间序列的因果识别</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/yangming-trajectory/chapter-1/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/yangming-trajectory/chapter-1/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以王阳明《传习录》343 条与现存全集为单一语料，把 1506 年廷杖贬谪事件视作可识别的人格干预点，依次用中断时间序列、合成控制、断点检测与跨体裁词频对照重建其人格演化轨迹。围绕同一份原始数据展开多种因果识别策略的并联演练，章末汇总诚实边界与可证伪条件，把因果推断的语汇移植到单被试历史人物研究中。]]></description>
      <category>人格因果学</category>
    </item>
    <item>
      <title>《阳明轨迹》第 2 章：概念分布散度：朱熹作为外生历史对照</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/yangming-trajectory/chapter-2/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/yangming-trajectory/chapter-2/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以王阳明《传习录》343 条与现存全集为单一语料，把 1506 年廷杖贬谪事件视作可识别的人格干预点，依次用中断时间序列、合成控制、断点检测与跨体裁词频对照重建其人格演化轨迹。围绕同一份原始数据展开多种因果识别策略的并联演练，章末汇总诚实边界与可证伪条件，把因果推断的语汇移植到单被试历史人物研究中。]]></description>
      <category>人格因果学</category>
    </item>
    <item>
      <title>《阳明轨迹》第 3 章：断点检测：不预设事件年份的转折点定位</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/yangming-trajectory/chapter-3/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/yangming-trajectory/chapter-3/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以王阳明《传习录》343 条与现存全集为单一语料，把 1506 年廷杖贬谪事件视作可识别的人格干预点，依次用中断时间序列、合成控制、断点检测与跨体裁词频对照重建其人格演化轨迹。围绕同一份原始数据展开多种因果识别策略的并联演练，章末汇总诚实边界与可证伪条件，把因果推断的语汇移植到单被试历史人物研究中。]]></description>
      <category>人格因果学</category>
    </item>
    <item>
      <title>《阳明轨迹》第 4 章：合成控制：用稳定概念构造致良知诞生的反事实</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/yangming-trajectory/chapter-4/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/yangming-trajectory/chapter-4/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以王阳明《传习录》343 条与现存全集为单一语料，把 1506 年廷杖贬谪事件视作可识别的人格干预点，依次用中断时间序列、合成控制、断点检测与跨体裁词频对照重建其人格演化轨迹。围绕同一份原始数据展开多种因果识别策略的并联演练，章末汇总诚实边界与可证伪条件，把因果推断的语汇移植到单被试历史人物研究中。]]></description>
      <category>人格因果学</category>
    </item>
    <item>
      <title>《阳明轨迹》第 5 章：跨体裁人格分析：体裁固定效应回归与共线诊断</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/yangming-trajectory/chapter-5/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/yangming-trajectory/chapter-5/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以王阳明《传习录》343 条与现存全集为单一语料，把 1506 年廷杖贬谪事件视作可识别的人格干预点，依次用中断时间序列、合成控制、断点检测与跨体裁词频对照重建其人格演化轨迹。围绕同一份原始数据展开多种因果识别策略的并联演练，章末汇总诚实边界与可证伪条件，把因果推断的语汇移植到单被试历史人物研究中。]]></description>
      <category>人格因果学</category>
    </item>
    <item>
      <title>《阳明轨迹》第 6 章：方法论附录：六种方法的假设核查与 claim 降级</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/yangming-trajectory/chapter-6/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/yangming-trajectory/chapter-6/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以王阳明《传习录》343 条与现存全集为单一语料，把 1506 年廷杖贬谪事件视作可识别的人格干预点，依次用中断时间序列、合成控制、断点检测与跨体裁词频对照重建其人格演化轨迹。围绕同一份原始数据展开多种因果识别策略的并联演练，章末汇总诚实边界与可证伪条件，把因果推断的语汇移植到单被试历史人物研究中。]]></description>
      <category>人格因果学</category>
    </item>
    <item>
      <title>《苏轼轨迹》第 0 章：东坡生平与北宋政局概览</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/sushi-trajectory/chapter-0/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/sushi-trajectory/chapter-0/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以苏轼集 6,375 篇 203 万字为语料，把 1079 乌台诗案与 1094 / 1097 两次外生贬谪作为可识别的人格干预点，配合王安石与黄庭坚双外部对照，依次用中断时间序列、概念分布散度、断点检测、合成控制与体裁固定效应回归刻画东坡 45 年话语演化。数据修正了传统叙事：最大话语断裂不在 1080 黄州，而在 1094 惠州；三教融合的真转折期在 1086 元祐起复，不在赤壁前后。]]></description>
      <category>人格因果学</category>
    </item>
    <item>
      <title>《苏轼轨迹》第 1 章：1079 乌台诗案与东坡人格重组：基于中断时间序列的因果识别</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/sushi-trajectory/chapter-1/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/sushi-trajectory/chapter-1/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以苏轼集 6,375 篇 203 万字为语料，把 1079 乌台诗案与 1094 / 1097 两次外生贬谪作为可识别的人格干预点，配合王安石与黄庭坚双外部对照，依次用中断时间序列、概念分布散度、断点检测、合成控制与体裁固定效应回归刻画东坡 45 年话语演化。数据修正了传统叙事：最大话语断裂不在 1080 黄州，而在 1094 惠州；三教融合的真转折期在 1086 元祐起复，不在赤壁前后。]]></description>
      <category>人格因果学</category>
    </item>
    <item>
      <title>《苏轼轨迹》第 2 章：概念分布散度：王安石与黄庭坚作为双外部历史对照</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/sushi-trajectory/chapter-2/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/sushi-trajectory/chapter-2/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以苏轼集 6,375 篇 203 万字为语料，把 1079 乌台诗案与 1094 / 1097 两次外生贬谪作为可识别的人格干预点，配合王安石与黄庭坚双外部对照，依次用中断时间序列、概念分布散度、断点检测、合成控制与体裁固定效应回归刻画东坡 45 年话语演化。数据修正了传统叙事：最大话语断裂不在 1080 黄州，而在 1094 惠州；三教融合的真转折期在 1086 元祐起复，不在赤壁前后。]]></description>
      <category>人格因果学</category>
    </item>
    <item>
      <title>《苏轼轨迹》第 3 章：断点检测：让数据自报转折点</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/sushi-trajectory/chapter-3/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/sushi-trajectory/chapter-3/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以苏轼集 6,375 篇 203 万字为语料，把 1079 乌台诗案与 1094 / 1097 两次外生贬谪作为可识别的人格干预点，配合王安石与黄庭坚双外部对照，依次用中断时间序列、概念分布散度、断点检测、合成控制与体裁固定效应回归刻画东坡 45 年话语演化。数据修正了传统叙事：最大话语断裂不在 1080 黄州，而在 1094 惠州；三教融合的真转折期在 1086 元祐起复，不在赤壁前后。]]></description>
      <category>人格因果学</category>
    </item>
    <item>
      <title>《苏轼轨迹》第 4 章：合成控制：用稳定概念构造黄州转向的反事实</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/sushi-trajectory/chapter-4/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/sushi-trajectory/chapter-4/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以苏轼集 6,375 篇 203 万字为语料，把 1079 乌台诗案与 1094 / 1097 两次外生贬谪作为可识别的人格干预点，配合王安石与黄庭坚双外部对照，依次用中断时间序列、概念分布散度、断点检测、合成控制与体裁固定效应回归刻画东坡 45 年话语演化。数据修正了传统叙事：最大话语断裂不在 1080 黄州，而在 1094 惠州；三教融合的真转折期在 1086 元祐起复，不在赤壁前后。]]></description>
      <category>人格因果学</category>
    </item>
    <item>
      <title>《苏轼轨迹》第 5 章：跨体裁人格分析：体裁固定效应回归与代笔诊断</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/sushi-trajectory/chapter-5/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/sushi-trajectory/chapter-5/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以苏轼集 6,375 篇 203 万字为语料，把 1079 乌台诗案与 1094 / 1097 两次外生贬谪作为可识别的人格干预点，配合王安石与黄庭坚双外部对照，依次用中断时间序列、概念分布散度、断点检测、合成控制与体裁固定效应回归刻画东坡 45 年话语演化。数据修正了传统叙事：最大话语断裂不在 1080 黄州，而在 1094 惠州；三教融合的真转折期在 1086 元祐起复，不在赤壁前后。]]></description>
      <category>人格因果学</category>
    </item>
    <item>
      <title>《苏轼轨迹》第 6 章：方法论附录：六种方法的假设核查与 claim 降级</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/sushi-trajectory/chapter-6/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/personality-causal/sushi-trajectory/chapter-6/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以苏轼集 6,375 篇 203 万字为语料，把 1079 乌台诗案与 1094 / 1097 两次外生贬谪作为可识别的人格干预点，配合王安石与黄庭坚双外部对照，依次用中断时间序列、概念分布散度、断点检测、合成控制与体裁固定效应回归刻画东坡 45 年话语演化。数据修正了传统叙事：最大话语断裂不在 1080 黄州，而在 1094 惠州；三教融合的真转折期在 1086 元祐起复，不在赤壁前后。]]></description>
      <category>人格因果学</category>
    </item>
    <item>
      <title>《财务舞弊检测实践》第 0 章：前言：同一份数据，十种刀法</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-0/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-0/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Bao et al. 2020 公开复制包为基准样本，覆盖 1991–2014 年约 144,000 个 firm-year 观测、AAER 二元标签与 Compustat 财务变量。十章对应十种检测方法，从 Beneish M-Score 与 Dechow F-Score 的规则基线，到 LASSO 与随机森林、XGBoost 与 RUSBoost、表格深度学习与 MD&A 文本特征、最后用 SHAP 给方法选择决策树。每章末维护一张累积对比表，AUC、NDCG@k、Recall@1% 全口径累积报告。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《财务舞弊检测实践》第 1 章：问题与数据：AAER 与上市公司舞弊检测</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-1/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-1/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Bao et al. 2020 公开复制包为基准样本，覆盖 1991–2014 年约 144,000 个 firm-year 观测、AAER 二元标签与 Compustat 财务变量。十章对应十种检测方法，从 Beneish M-Score 与 Dechow F-Score 的规则基线，到 LASSO 与随机森林、XGBoost 与 RUSBoost、表格深度学习与 MD&A 文本特征、最后用 SHAP 给方法选择决策树。每章末维护一张累积对比表，AUC、NDCG@k、Recall@1% 全口径累积报告。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《财务舞弊检测实践》第 2 章：Beneish M-Score：八变量规则基线</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-2/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-2/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Bao et al. 2020 公开复制包为基准样本，覆盖 1991–2014 年约 144,000 个 firm-year 观测、AAER 二元标签与 Compustat 财务变量。十章对应十种检测方法，从 Beneish M-Score 与 Dechow F-Score 的规则基线，到 LASSO 与随机森林、XGBoost 与 RUSBoost、表格深度学习与 MD&A 文本特征、最后用 SHAP 给方法选择决策树。每章末维护一张累积对比表，AUC、NDCG@k、Recall@1% 全口径累积报告。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《财务舞弊检测实践》第 3 章：F-Score：带学习的逻辑回归</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-3/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-3/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Bao et al. 2020 公开复制包为基准样本，覆盖 1991–2014 年约 144,000 个 firm-year 观测、AAER 二元标签与 Compustat 财务变量。十章对应十种检测方法，从 Beneish M-Score 与 Dechow F-Score 的规则基线，到 LASSO 与随机森林、XGBoost 与 RUSBoost、表格深度学习与 MD&A 文本特征、最后用 SHAP 给方法选择决策树。每章末维护一张累积对比表，AUC、NDCG@k、Recall@1% 全口径累积报告。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《财务舞弊检测实践》第 4 章：LASSO 与 Elastic Net：高维变量的正则化</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-4/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-4/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Bao et al. 2020 公开复制包为基准样本，覆盖 1991–2014 年约 144,000 个 firm-year 观测、AAER 二元标签与 Compustat 财务变量。十章对应十种检测方法，从 Beneish M-Score 与 Dechow F-Score 的规则基线，到 LASSO 与随机森林、XGBoost 与 RUSBoost、表格深度学习与 MD&A 文本特征、最后用 SHAP 给方法选择决策树。每章末维护一张累积对比表，AUC、NDCG@k、Recall@1% 全口径累积报告。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《财务舞弊检测实践》第 5 章：决策树与随机森林：跨入非参数世界</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-5/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-5/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Bao et al. 2020 公开复制包为基准样本，覆盖 1991–2014 年约 144,000 个 firm-year 观测、AAER 二元标签与 Compustat 财务变量。十章对应十种检测方法，从 Beneish M-Score 与 Dechow F-Score 的规则基线，到 LASSO 与随机森林、XGBoost 与 RUSBoost、表格深度学习与 MD&A 文本特征、最后用 SHAP 给方法选择决策树。每章末维护一张累积对比表，AUC、NDCG@k、Recall@1% 全口径累积报告。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《财务舞弊检测实践》第 6 章：XGBoost：Boosting 与 Bagging 的差异</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-6/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-6/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Bao et al. 2020 公开复制包为基准样本，覆盖 1991–2014 年约 144,000 个 firm-year 观测、AAER 二元标签与 Compustat 财务变量。十章对应十种检测方法，从 Beneish M-Score 与 Dechow F-Score 的规则基线，到 LASSO 与随机森林、XGBoost 与 RUSBoost、表格深度学习与 MD&A 文本特征、最后用 SHAP 给方法选择决策树。每章末维护一张累积对比表，AUC、NDCG@k、Recall@1% 全口径累积报告。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《财务舞弊检测实践》第 7 章：RUSBoost：复刻 Bao 2020 JAR 主结果</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-7/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-7/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Bao et al. 2020 公开复制包为基准样本，覆盖 1991–2014 年约 144,000 个 firm-year 观测、AAER 二元标签与 Compustat 财务变量。十章对应十种检测方法，从 Beneish M-Score 与 Dechow F-Score 的规则基线，到 LASSO 与随机森林、XGBoost 与 RUSBoost、表格深度学习与 MD&A 文本特征、最后用 SHAP 给方法选择决策树。每章末维护一张累积对比表，AUC、NDCG@k、Recall@1% 全口径累积报告。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《财务舞弊检测实践》第 8 章：表格深度学习与无监督异常检测</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-8/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-8/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Bao et al. 2020 公开复制包为基准样本，覆盖 1991–2014 年约 144,000 个 firm-year 观测、AAER 二元标签与 Compustat 财务变量。十章对应十种检测方法，从 Beneish M-Score 与 Dechow F-Score 的规则基线，到 LASSO 与随机森林、XGBoost 与 RUSBoost、表格深度学习与 MD&A 文本特征、最后用 SHAP 给方法选择决策树。每章末维护一张累积对比表，AUC、NDCG@k、Recall@1% 全口径累积报告。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《财务舞弊检测实践》第 9 章：MD&amp;A 文本与 Loughran-McDonald 词典</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-9/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-9/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Bao et al. 2020 公开复制包为基准样本，覆盖 1991–2014 年约 144,000 个 firm-year 观测、AAER 二元标签与 Compustat 财务变量。十章对应十种检测方法，从 Beneish M-Score 与 Dechow F-Score 的规则基线，到 LASSO 与随机森林、XGBoost 与 RUSBoost、表格深度学习与 MD&A 文本特征、最后用 SHAP 给方法选择决策树。每章末维护一张累积对比表，AUC、NDCG@k、Recall@1% 全口径累积报告。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《财务舞弊检测实践》第 10 章：SHAP 可解释性与方法选择决策树</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-10/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/fraud-detection/chapter-10/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Bao et al. 2020 公开复制包为基准样本，覆盖 1991–2014 年约 144,000 个 firm-year 观测、AAER 二元标签与 Compustat 财务变量。十章对应十种检测方法，从 Beneish M-Score 与 Dechow F-Score 的规则基线，到 LASSO 与随机森林、XGBoost 与 RUSBoost、表格深度学习与 MD&A 文本特征、最后用 SHAP 给方法选择决策树。每章末维护一张累积对比表，AUC、NDCG@k、Recall@1% 全口径累积报告。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《盈余管理实践》第 0 章：前言：同一份 Compustat 面板的十种刀法</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-0/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-0/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以同一份 Compustat 面板数据为底，回答同一个 DA（Discretionary Accruals）度量问题。十章覆盖 Healy 1985 到现代 ML 残差的十种方法：DeAngelo 中位数离差、Jones 与 Modified Jones、业绩匹配 PMDA、Dechow-Dichev 应计质量、McNichols 改良、Stubben 收入侧 DA、Roychowdhury 真实活动盈余管理，最后一章给出方法选择决策树与综合排名。每章末维护一张累积对比表。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《盈余管理实践》第 1 章：总应计 TA：度量盈余管理的起点</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-1/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-1/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以同一份 Compustat 面板数据为底，回答同一个 DA（Discretionary Accruals）度量问题。十章覆盖 Healy 1985 到现代 ML 残差的十种方法：DeAngelo 中位数离差、Jones 与 Modified Jones、业绩匹配 PMDA、Dechow-Dichev 应计质量、McNichols 改良、Stubben 收入侧 DA、Roychowdhury 真实活动盈余管理，最后一章给出方法选择决策树与综合排名。每章末维护一张累积对比表。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《盈余管理实践》第 2 章：Healy 1985 与 DeAngelo：最早的 DA 度量</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-2/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-2/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以同一份 Compustat 面板数据为底，回答同一个 DA（Discretionary Accruals）度量问题。十章覆盖 Healy 1985 到现代 ML 残差的十种方法：DeAngelo 中位数离差、Jones 与 Modified Jones、业绩匹配 PMDA、Dechow-Dichev 应计质量、McNichols 改良、Stubben 收入侧 DA、Roychowdhury 真实活动盈余管理，最后一章给出方法选择决策树与综合排名。每章末维护一张累积对比表。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《盈余管理实践》第 3 章：Jones 1991 模型：行业残差识别</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-3/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-3/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以同一份 Compustat 面板数据为底，回答同一个 DA（Discretionary Accruals）度量问题。十章覆盖 Healy 1985 到现代 ML 残差的十种方法：DeAngelo 中位数离差、Jones 与 Modified Jones、业绩匹配 PMDA、Dechow-Dichev 应计质量、McNichols 改良、Stubben 收入侧 DA、Roychowdhury 真实活动盈余管理，最后一章给出方法选择决策树与综合排名。每章末维护一张累积对比表。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《盈余管理实践》第 4 章：Modified Jones (Dechow 1995)：剔除收入操纵</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-4/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-4/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以同一份 Compustat 面板数据为底，回答同一个 DA（Discretionary Accruals）度量问题。十章覆盖 Healy 1985 到现代 ML 残差的十种方法：DeAngelo 中位数离差、Jones 与 Modified Jones、业绩匹配 PMDA、Dechow-Dichev 应计质量、McNichols 改良、Stubben 收入侧 DA、Roychowdhury 真实活动盈余管理，最后一章给出方法选择决策树与综合排名。每章末维护一张累积对比表。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《盈余管理实践》第 5 章：Performance-Matched DA (Kothari 2005)</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-5/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-5/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以同一份 Compustat 面板数据为底，回答同一个 DA（Discretionary Accruals）度量问题。十章覆盖 Healy 1985 到现代 ML 残差的十种方法：DeAngelo 中位数离差、Jones 与 Modified Jones、业绩匹配 PMDA、Dechow-Dichev 应计质量、McNichols 改良、Stubben 收入侧 DA、Roychowdhury 真实活动盈余管理，最后一章给出方法选择决策树与综合排名。每章末维护一张累积对比表。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《盈余管理实践》第 6 章：Dechow-Dichev 2002 应计质量</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-6/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-6/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以同一份 Compustat 面板数据为底，回答同一个 DA（Discretionary Accruals）度量问题。十章覆盖 Healy 1985 到现代 ML 残差的十种方法：DeAngelo 中位数离差、Jones 与 Modified Jones、业绩匹配 PMDA、Dechow-Dichev 应计质量、McNichols 改良、Stubben 收入侧 DA、Roychowdhury 真实活动盈余管理，最后一章给出方法选择决策树与综合排名。每章末维护一张累积对比表。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《盈余管理实践》第 7 章：McNichols 改良与签号 vs 绝对值 DA</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-7/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-7/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以同一份 Compustat 面板数据为底，回答同一个 DA（Discretionary Accruals）度量问题。十章覆盖 Healy 1985 到现代 ML 残差的十种方法：DeAngelo 中位数离差、Jones 与 Modified Jones、业绩匹配 PMDA、Dechow-Dichev 应计质量、McNichols 改良、Stubben 收入侧 DA、Roychowdhury 真实活动盈余管理，最后一章给出方法选择决策树与综合排名。每章末维护一张累积对比表。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《盈余管理实践》第 8 章：Stubben 2010 收入侧 DA</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-8/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-8/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以同一份 Compustat 面板数据为底，回答同一个 DA（Discretionary Accruals）度量问题。十章覆盖 Healy 1985 到现代 ML 残差的十种方法：DeAngelo 中位数离差、Jones 与 Modified Jones、业绩匹配 PMDA、Dechow-Dichev 应计质量、McNichols 改良、Stubben 收入侧 DA、Roychowdhury 真实活动盈余管理，最后一章给出方法选择决策树与综合排名。每章末维护一张累积对比表。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《盈余管理实践》第 9 章：Roychowdhury 2006 真实活动盈余管理</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-9/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-9/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以同一份 Compustat 面板数据为底，回答同一个 DA（Discretionary Accruals）度量问题。十章覆盖 Healy 1985 到现代 ML 残差的十种方法：DeAngelo 中位数离差、Jones 与 Modified Jones、业绩匹配 PMDA、Dechow-Dichev 应计质量、McNichols 改良、Stubben 收入侧 DA、Roychowdhury 真实活动盈余管理，最后一章给出方法选择决策树与综合排名。每章末维护一张累积对比表。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《盈余管理实践》第 10 章：十种方法综合对比与方法选择决策树</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-10/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/accounting-empirical/earnings-management/chapter-10/</guid>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以同一份 Compustat 面板数据为底，回答同一个 DA（Discretionary Accruals）度量问题。十章覆盖 Healy 1985 到现代 ML 残差的十种方法：DeAngelo 中位数离差、Jones 与 Modified Jones、业绩匹配 PMDA、Dechow-Dichev 应计质量、McNichols 改良、Stubben 收入侧 DA、Roychowdhury 真实活动盈余管理，最后一章给出方法选择决策树与综合排名。每章末维护一张累积对比表。]]></description>
      <category>会计实证方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《因果推断实践》第 0 章：前言：同一份数据，九把刀</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-0/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-0/</guid>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Connors 等人 1996 年 JAMA 发表的右心导管观察性研究为基准样本，覆盖五所教学医院 5,735 名 ICU 危重症患者、49 个变量、高度非随机的处理分配与 180 天死亡结局。十章对应九种因果推断方法，从回归调整与 G 计算的参数基线，到倾向得分匹配、IPW 与重叠权重，再到 AIPW、DML 与 TMLE 的双重稳健与机器学习增强，最后用因果森林揭示个体化处理效应。每章末维护一张累积对比表，第 8 章用 E-value 与 sensemakr 量化结论对未测量混杂的稳健性。]]></description>
      <category>因果推断方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《因果推断实践》第 1 章：问题与数据：RHC 争议的起点</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-1/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-1/</guid>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Connors 等人 1996 年 JAMA 发表的右心导管观察性研究为基准样本，覆盖五所教学医院 5,735 名 ICU 危重症患者、49 个变量、高度非随机的处理分配与 180 天死亡结局。十章对应九种因果推断方法，从回归调整与 G 计算的参数基线，到倾向得分匹配、IPW 与重叠权重，再到 AIPW、DML 与 TMLE 的双重稳健与机器学习增强，最后用因果森林揭示个体化处理效应。每章末维护一张累积对比表，第 8 章用 E-value 与 sensemakr 量化结论对未测量混杂的稳健性。]]></description>
      <category>因果推断方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《因果推断实践》第 2 章：因果结构与识别条件</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-2/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-2/</guid>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Connors 等人 1996 年 JAMA 发表的右心导管观察性研究为基准样本，覆盖五所教学医院 5,735 名 ICU 危重症患者、49 个变量、高度非随机的处理分配与 180 天死亡结局。十章对应九种因果推断方法，从回归调整与 G 计算的参数基线，到倾向得分匹配、IPW 与重叠权重，再到 AIPW、DML 与 TMLE 的双重稳健与机器学习增强，最后用因果森林揭示个体化处理效应。每章末维护一张累积对比表，第 8 章用 E-value 与 sensemakr 量化结论对未测量混杂的稳健性。]]></description>
      <category>因果推断方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《因果推断实践》第 3 章：回归调整：因果估计的第一刀</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-3/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-3/</guid>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Connors 等人 1996 年 JAMA 发表的右心导管观察性研究为基准样本，覆盖五所教学医院 5,735 名 ICU 危重症患者、49 个变量、高度非随机的处理分配与 180 天死亡结局。十章对应九种因果推断方法，从回归调整与 G 计算的参数基线，到倾向得分匹配、IPW 与重叠权重，再到 AIPW、DML 与 TMLE 的双重稳健与机器学习增强，最后用因果森林揭示个体化处理效应。每章末维护一张累积对比表，第 8 章用 E-value 与 sensemakr 量化结论对未测量混杂的稳健性。]]></description>
      <category>因果推断方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《因果推断实践》第 4 章：G 计算：构造反事实人群</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-4/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-4/</guid>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Connors 等人 1996 年 JAMA 发表的右心导管观察性研究为基准样本，覆盖五所教学医院 5,735 名 ICU 危重症患者、49 个变量、高度非随机的处理分配与 180 天死亡结局。十章对应九种因果推断方法，从回归调整与 G 计算的参数基线，到倾向得分匹配、IPW 与重叠权重，再到 AIPW、DML 与 TMLE 的双重稳健与机器学习增强，最后用因果森林揭示个体化处理效应。每章末维护一张累积对比表，第 8 章用 E-value 与 sensemakr 量化结论对未测量混杂的稳健性。]]></description>
      <category>因果推断方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《因果推断实践》第 5 章：倾向得分：匹配、加权与平衡诊断</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-5/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-5/</guid>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Connors 等人 1996 年 JAMA 发表的右心导管观察性研究为基准样本，覆盖五所教学医院 5,735 名 ICU 危重症患者、49 个变量、高度非随机的处理分配与 180 天死亡结局。十章对应九种因果推断方法，从回归调整与 G 计算的参数基线，到倾向得分匹配、IPW 与重叠权重，再到 AIPW、DML 与 TMLE 的双重稳健与机器学习增强，最后用因果森林揭示个体化处理效应。每章末维护一张累积对比表，第 8 章用 E-value 与 sensemakr 量化结论对未测量混杂的稳健性。]]></description>
      <category>因果推断方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《因果推断实践》第 6 章：双重稳健估计：AIPW 的两根保险绳</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-6/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-6/</guid>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Connors 等人 1996 年 JAMA 发表的右心导管观察性研究为基准样本，覆盖五所教学医院 5,735 名 ICU 危重症患者、49 个变量、高度非随机的处理分配与 180 天死亡结局。十章对应九种因果推断方法，从回归调整与 G 计算的参数基线，到倾向得分匹配、IPW 与重叠权重，再到 AIPW、DML 与 TMLE 的双重稳健与机器学习增强，最后用因果森林揭示个体化处理效应。每章末维护一张累积对比表，第 8 章用 E-value 与 sensemakr 量化结论对未测量混杂的稳健性。]]></description>
      <category>因果推断方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《因果推断实践》第 7 章：机器学习增强：Super Learner、DML 与 TMLE</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-7/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-7/</guid>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Connors 等人 1996 年 JAMA 发表的右心导管观察性研究为基准样本，覆盖五所教学医院 5,735 名 ICU 危重症患者、49 个变量、高度非随机的处理分配与 180 天死亡结局。十章对应九种因果推断方法，从回归调整与 G 计算的参数基线，到倾向得分匹配、IPW 与重叠权重，再到 AIPW、DML 与 TMLE 的双重稳健与机器学习增强，最后用因果森林揭示个体化处理效应。每章末维护一张累积对比表，第 8 章用 E-value 与 sensemakr 量化结论对未测量混杂的稳健性。]]></description>
      <category>因果推断方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《因果推断实践》第 8 章：结果稳不稳：敏感性分析与未测量混杂</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-8/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-8/</guid>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Connors 等人 1996 年 JAMA 发表的右心导管观察性研究为基准样本，覆盖五所教学医院 5,735 名 ICU 危重症患者、49 个变量、高度非随机的处理分配与 180 天死亡结局。十章对应九种因果推断方法，从回归调整与 G 计算的参数基线，到倾向得分匹配、IPW 与重叠权重，再到 AIPW、DML 与 TMLE 的双重稳健与机器学习增强，最后用因果森林揭示个体化处理效应。每章末维护一张累积对比表，第 8 章用 E-value 与 sensemakr 量化结论对未测量混杂的稳健性。]]></description>
      <category>因果推断方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《因果推断实践》第 9 章：谁获益谁受害：因果森林与处理效应异质性</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-9/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-9/</guid>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Connors 等人 1996 年 JAMA 发表的右心导管观察性研究为基准样本，覆盖五所教学医院 5,735 名 ICU 危重症患者、49 个变量、高度非随机的处理分配与 180 天死亡结局。十章对应九种因果推断方法，从回归调整与 G 计算的参数基线，到倾向得分匹配、IPW 与重叠权重，再到 AIPW、DML 与 TMLE 的双重稳健与机器学习增强，最后用因果森林揭示个体化处理效应。每章末维护一张累积对比表，第 8 章用 E-value 与 sensemakr 量化结论对未测量混杂的稳健性。]]></description>
      <category>因果推断方法</category>
    </item>
    <item>
      <title>《因果推断实践》第 10 章：全书汇总：九种方法的终极对比</title>
      <link>https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-10/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://lambenthan.github.io/field-notes/notes/causal-inference-methods/causal-inference-book-v2/chapter-10/</guid>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description><![CDATA[以 Connors 等人 1996 年 JAMA 发表的右心导管观察性研究为基准样本，覆盖五所教学医院 5,735 名 ICU 危重症患者、49 个变量、高度非随机的处理分配与 180 天死亡结局。十章对应九种因果推断方法，从回归调整与 G 计算的参数基线，到倾向得分匹配、IPW 与重叠权重，再到 AIPW、DML 与 TMLE 的双重稳健与机器学习增强，最后用因果森林揭示个体化处理效应。每章末维护一张累积对比表，第 8 章用 E-value 与 sensemakr 量化结论对未测量混杂的稳健性。]]></description>
      <category>因果推断方法</category>
    </item>
  </channel>
</rss>
