data-analysis とは?
4 ラウンドのレビューで統計分析コードを生成します。適切な統計検定を選択し、結果を解釈し、p 値、効果量、信頼区間を含む分析レポートを作成します。論文の実験データを解析するときに使用します。 ソース: lingzhi227/agent-research-skills。
4 ラウンドのレビューで統計分析コードを生成します。適切な統計検定を選択し、結果を解釈し、p 値、効果量、信頼区間を含む分析レポートを作成します。論文の実験データを解析するときに使用します。
コマンドラインで data-analysis AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: lingzhi227/agent-research-skills。
Detects data types, recommends tests, runs comparisons, outputs effect sizes and significance stars. Requires numpy, scipy.
Formats p-values with stars, LaTeX notation, or plain text. Stdlib-only.
Step 1: Generate Analysis Code Structure the code with these sections:
4 ラウンドのレビューで統計分析コードを生成します。適切な統計検定を選択し、結果を解釈し、p 値、効果量、信頼区間を含む分析レポートを作成します。論文の実験データを解析するときに使用します。 ソース: lingzhi227/agent-research-skills。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill data-analysis4 ラウンドのレビューで統計分析コードを生成します。適切な統計検定を選択し、結果を解釈し、p 値、効果量、信頼区間を含む分析レポートを作成します。論文の実験データを解析するときに使用します。 ソース: lingzhi227/agent-research-skills。
ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill data-analysis インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills