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统计建模大赛选题与数据规划。根据官方主题方向，自拟具体题目、设计研究方案、规划数据来源。Use when user says "统计建模选题", "stats topic", "自拟题目".
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/lix965996-art/MMM --skill comp-stats-topicコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | comp-stats-topic |
| description | 统计建模大赛选题与数据规划。根据官方主题方向，自拟具体题目、设计研究方案、规划数据来源。Use when user says "统计建模选题", "stats topic", "自拟题目". |
| argument-hint | ["official-theme-direction"] |
| allowed-tools | Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, WebSearch, WebFetch, Agent |
根据官方主题方向进行选题和研究设计：$ARGUMENTS
统计建模大赛与数学建模竞赛不同：没有固定赛题，需自拟题目、自找数据，侧重统计方法规范性。
搜索相关热点和公开数据，提出 3-5 个候选题目，每个包含：研究问题、数据来源、统计方法、创新点、可行性。
公开数据源：国家统计局、中国知网、Wind、CSMAR、UCI、Kaggle、世界银行、WHO。
优先使用 user_data/ 中已有数据。
研究问题（2-3 个子问题）、研究设计（按题目类型调整）、论文结构规划。
根据题目类型选择研究设计框架：
因果推断类（DID/RDD/IV/政策评估/影响因素）：研究假设（H1/H2/H3）→ 变量定义（因变量/自变量/控制变量）→ 统计方法（描述性统计→回归分析→稳健性检验→异质性分析）
预测类（时序预测/需求预测/趋势预测）：预测目标定义 → 特征变量选择 → 模型候选列表（≥3 个模型）→ 评价指标（MAE/RMSE/MAPE/R²）→ 训练/验证/测试划分策略
分类/聚类类（用户画像/异常检测/模式识别）：分类/聚类目标定义 → 特征工程方案 → 模型候选列表 → 评价指标（Accuracy/F1/AUC/Silhouette）→ 交叉验证策略
综合评价类（效率评价/质量排名/指标体系）：评价对象与目标 → 指标体系层次结构 → 权重确定方法（AHP/熵权法/组合赋权）→ 综合评价模型（TOPSIS/灰色关联/DEA）
列出推荐的数据获取方式（网站名+具体数据集名），不写代码 — 代码由 comp-code 负责。
在输出前，读取图表范例文件了解统计建模获奖论文的图表分布：
# 1. 读图表范例和套餐（了解各方法类型推荐的图表组合）
cat _utils/figure_exemplars.md 2>/dev/null || cat skills/shared-scripts/figure_exemplars.md
# 2. 读图表选择指南（了解每种图表的适用场景和数据特征匹配）
cat _utils/figure_style_guide.md 2>/dev/null || cat skills/shared-scripts/figure_style_guide.md
找到"统计建模大赛"部分的图表套餐，结合 figure_style_guide 的决策表，根据本选题的研究方法自主规划。
⛔ MANDATORY: 在 TOPIC_PLAN.md 中输出结构化的图表预规划清单。 后续 comp-code 和 paper-figure 都会读这个清单逐项生成和验证。
图表规划方法（按分析步骤推导，不要套固定模板）：
先读 figure_exemplars.md 中的"按研究方法的图表套餐"部分：
如果本选题的方法匹配某个套餐（A-F），以该套餐的必选项为基础，再根据具体选题增减
如果不匹配任何套餐，用下面的"数据形态推导法"
再读 figure_style_guide.md 的 "By data shape" 决策表，对每个分析步骤做推导：
| 你的分析步骤输出 | 对应的数据形态 | 推荐图表 |
|----------------|--------------|---------|
| 多个变量的时间趋势 | 时间×值 | 折线图 basic #3 |
| 变量间相关系数矩阵 | N×N 矩阵 | 聚类热力图 advanced #14 |
| 多模型在多指标上的数值 | 方法×指标矩阵 | 分组柱状图 basic #1 或 方法对比热力图 advanced #16 |
| 系数±标准误列表 | 系数+CI | 森林图 empirical #1 |
| 正负方向的效应值 | 正负差值 | 发散柱状图 advanced #20 |
| 多组的分布形态 | 多组连续值 | Ridgeline advanced #23 或 Grouped Violin advanced #24 |
| 地理空间数据 | 地理×值 | 地图热力图 competition #7 |
| 排名数据 | 名称×单一数值 | 棒棒糖图 advanced #1 |
| 模块增量贡献 | 步骤×增量 | Waterfall advanced #6 |
⛔ 每张图必须写明配方编号和选择理由，格式：
fig_xxx — 发散柱状图 (advanced #20) — 效应分解有正有负，发散柱状图能直观展示方向 — 章节: 实证结果
⛔ 配方编号是必填项！ 格式为 (类别 #编号)，如 (advanced #1)、(basic #3)、(empirical #1)、(competition #7)。系统会根据配方编号自动注入对应的代码模板到 Claude 的 prompt 中。如果不写配方编号，Claude 将无法获得配方代码，只能从零写图表脚本，质量无法保证。如果图表类型不在配方库中，写 (custom) 标注。
硬规则：
同一种图表类型不超过 3 次
每张图必须指定具体类型（不能写"分布图"，要写"Ridgeline Plot"或"核密度图"或"箱线图"）
至少 1 张 DrawIO 技术路线图（参考 drawio_rules.md 模板 A 三栏布局）
如果涉及空间数据，必须有空间分布地图
如果涉及模型对比（≥3个模型），至少用 2 种不同的对比图表类型
格式必须如下：
## 图表预规划
### PDF 图表清单（comp-code 负责生成）
- fig_xxx — [具体图表类型] ([类别 #编号]) — [展示什么数据/传达什么信息] — 章节: [目标章节]
- 示例: fig_coef — 森林图 (empirical #1) — 回归系数及置信区间 — 章节: 实证结果
- 示例: fig_rank — 棒棒糖图 (advanced #1) — 方法排名对比 — 章节: 模型对比
- ...（根据实际选题和研究方法自主规划，每张图必须带配方编号）
### LaTeX 表格清单（comp-code 负责生成）
- TABLE_xxx — [表格描述] — 章节: [目标章节]
- ...
### DrawIO 架构图清单（流程与架构图绘制步骤负责生成）
- DrawIO-1: 技术路线图 → fig_roadmap.drawio → 引言章节末尾 [必须]
- DrawIO-N: [其他按需] → [文件名] → [章节位置]
### TikZ 架构图清单（流程与架构图绘制步骤负责生成，需要精确连线或公式的图）
- tikz_xxx — [变量关系图/算法流程图等] — 章节: [目标章节] [按需]
### 图表多样性检查
[列出每种图表类型的使用次数，确认无重复超过 3 次]
总计: ~X PDF 图 + ~Y 表格 + Z DrawIO 图 + W TikZ 图
每个图表必须有：编号、文件名、具体类型、配方编号（如 advanced #1）、描述、目标章节。 这是后续所有步骤的合同。配方编号缺失会导致系统无法自动注入配方代码。
技术路线图用 DrawIO 生成（参考 drawio_rules.md 模板 A 三栏布局），其他需要精确连线或公式的图用 TikZ。
位置一：引言章节末尾 — DrawIO 技术路线图（必须）
展示整个研究的逻辑链路（按题目类型调整）：
因果推断类：问题提出→文献梳理→假设建立→数据收集→实证分析→稳健性检验→结论
预测类：问题提出→文献梳理→数据采集→特征工程→模型构建→模型对比→预测应用→结论
分类/聚类类：问题提出→文献梳理→数据采集→特征工程→模型训练→结果评估→模型解释→结论
综合评价类：问题提出→文献梳理→指标构建→权重确定→综合评价→结果分析→对策建议→结论
让评审一眼看清研究的整体设计
三栏布局：左栏阶段标签 + 中栏虚线框内容 + 右栏研究方法
位置二：数据与方法章节 — TikZ 分析框架图（可选，需要精确连线时用 TikZ）
展示变量关系和分析路径：自变量→中介变量→因变量的路径，标注假设 H1/H2/H3
如果有 DID/RDD 等因果推断设计，画出识别策略示意图
保存到 TOPIC_PLAN.md：选题理由、研究设计、数据规划、统计方法、论文结构、图表预规划。
题目要具体（不能太宽泛）
数据要可得（优先有公开数据的题目）
方法要规范（假设检验、模型诊断是评审重点）
创新点要明确
查重风险：不能照搬已有论文
⛔ 主输出文件：TOPIC_PLAN.md。不要在根目录写额外报告
⛔ Markdown 中的 LaTeX 公式：$$ 块级公式单独成行且前后空行，行内用 $...$，多行环境用块级，避免 \text{} 包裹中文