ceq-inference
Use when scrutinizing statistical inference for a 《经济学(季刊)》 (China Economic Quarterly, CEQ) manuscript — choosing and justifying the clustering level, handling weak instruments with robust inference, correcting for multiple hypothesis testing, and reporting standard errors that survive a technical reviewer. Default robust SEs are rarely enough at CEQ.
Profile →npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill ceq-inference --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 推断细节（ceq-inference） ## 触发时机 - 标准误用了默认稳健，但没说聚类层级理由 - 第一阶段 F 偏低 / 工具偏弱 - 跑了大量子样本/异质性，没做多重检验校正 - 审稿人会逐条挑推断的稿子 ## CEQ 视角：推断是技术审稿的主战场 海外训练的审稿人会盯：**聚类层级、弱工具、多重检验、有限样本**。点估计漂亮但推断站不住，照样退。 ## 1. 聚类层级（要给理由，不是默认） - 聚类应与**处理/抽样的层级**一致：处理在省级，就省级聚类（即使样本在个体）。 - 簇数太少（< ~30–50）→ 用 wild cluster bootstrap（Cameron-Gelbach-Miller）。 - 面板同时考虑双向聚类（个体 + 时间）是否必要。 - [ ] 聚类层级与处理分配层级一致，且写明理由 - [ ] 少簇情形用 wild bootstrap ## 2. 弱工具（IV） - 第一阶段 F 报告；多工具用 Kleibergen-Paap（非同方差稳健）而非简单 F。 - F 偏弱 → 用 **Anderson-Rubin** 等 weak-IV-robust 置信区间，别只靠 t 比。 - 报告 reduced form 与第一阶段，别只给 2SLS。 - [ ] F / KP 报告；弱则给 AR 区间 - [ ] reduced form 与第一阶段都展示 ## 3. 多重假设检验 - 跑了多个结果变量 / 多个子组 → Romano-Wolf、List-Shaikh-Xu，或 BH/Bonferroni 校正。 - 异质性"找显著"要预警 p-hacking；最好预先登记或限制切分维度。 - [ ] 多结果/多子组已做 MHT 校正 - [ ] 异质性切分有理论依据，非数据挖掘 ## 4. 标准误与有限样本 - DID 现代估计量用其配套（解析或 bootstrap）标准误，别套 TWFE 的。 - 小样本/少处理单位 → 随机化推断（permutation / placebo 分布）。 - [ ] 估计量与标准误匹配 - [ ] 必要时随机化推断 ## 反模式 - "标准误聚类到个体层"但处理在省级——典型低估 - 只报 2SLS t 值，不管弱工具 - 报告 20 个异质性里挑出的 2 个显著，不做校正 - 现代 DID 估计量配 TWFE 标准误 ## CEQ 技术审稿的推断扣分表 下表把本刊技术审稿最常打的推断漏洞，映射到"严重度"与第一时间的补救动作。严重度按本刊经验排序：聚类与弱工具几乎是硬伤，措辞类问题相对软。具体审稿尺度因稿件而异，以编辑部最新稿约与外审意见为准。 | 推断漏洞 | 严重度 | 第一补救 | |----------|--------|----------| | 聚类层级低于处理分配层级 |
- 触发时机
- CEQ 视角：推断是技术审稿的主战场
- 1. 聚类层级（要给理由，不是默认）
- 2. 弱工具（IV）
- 3. 多重假设检验
- 4. 标准误与有限样本
- 反模式
- CEQ 技术审稿的推断扣分表
- 微型走查：省级政策、个体面板的聚类陷阱
- 审稿人追问模式与本刊语境修法
- 输出格式
What does the ceq-inference skill do?
Use when scrutinizing statistical inference for a 《经济学(季刊)》 (China Economic Quarterly, CEQ) manuscript — choosing and justifying the clustering level, handling weak instruments with robust inference, correcting for multiple hypothesis testing, and reporting standard errors that survive a technical reviewer. Default robust SEs are rarely enough at CEQ.
How do I install it?
Run `npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill ceq-inference --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills, a repository with 909 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.