StatsPAI

让AI智能体也能轻松做因果推断，结果与R/Stata一致

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 76 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 370
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源Python库，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

StatsPAI 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队brycewang-stanford
GitHubhttps://github.com/brycewang-stanford/StatsPAI
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源Python库，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent-native,ai-agents,causal-discovery,causal-inference,data-science,difference-in-differences,double-machine-learning,econometrics,instrumental-variables,llm,mcp,panel-data,policy-evaluation,python,regression-discontinuity,rstats,stata,statistics,synthetic-control,treatment-effects
GitHub 星标★ 370
上线时间2025-07-26 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积134.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

StatsPAI 是一个面向智能体（Agent）的原生 Python 库，专注于因果推断与应用计量经济学。它提供统一的 API 接口，覆盖广泛的因果推断方法，如双重差分、双重机器学习、因果发现等，并输出结构化结果对象和机器可读的 schema，方便下游程序直接消费。项目内置 Skills 和 MCP 服务器，使 AI 智能体能够无缝调用计量方法，同时与 R/Stata 的经典实现保持结果一致性校验。StatsPAI 旨在降低因果推断的使用门槛，让数据科学家和智能体都能快速、可靠地完成因果分析任务。目前项目处于早期阶段，但已具备完整的核心框架和跨方法覆盖能力。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 370

核心亮点

  • 统一API覆盖多种因果推断方法，降低学习成本
  • 输出结构化结果和机器可读schema，便于程序化消费
  • 内置Skills和MCP服务器，原生支持AI智能体调用

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态尚待完善
  • 部分高级方法可能依赖外部R/Stata环境

适用场景

  • AI智能体自动完成因果效应评估
  • 数据科学家快速实现双重差分等计量模型
  • 自动化报告生成中集成因果推断结果

替代项目

DoWhy、EconML、CausalNex

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