统计建模代码生成器

把统计模型落成可执行代码的痛点

当你已经确定分析方法（比如 t 检验、线性回归或 ANOVA），却要花时间搭脚本、处理数据读取与前提诊断，代码很容易被写成“能跑但不可复核”。本技能用于把统计建模快速落成本地可运行的 R 或 Python 脚本，减少从思路到可执行文件之间的来回试错。

核心能力与关键步骤

• 支持 R / Python 双语输出，脚本文件为 .R 或 .py。
• 覆盖常见模型：回归、检验、方差分析（ANOVA）。
• 工作流：

- 先确认语言与模型类型；
- 生成读取数据（占位或示例）的代码；
- 实现模型拟合与结果摘要；
- 加入前提诊断与结果导出；
- 最终输出脚本文件。

适用边界与注意点

• 仅使用托管运行时自带库，不依赖外部 Key，数据默认使用占位示例。
• 纯本地运行，不联网；模型选择需要合理，并在脚本注释中提醒你核对前提假设。
• 换入自己的数据即可复用流程，但仍需自行确认统计前提是否成立。