KDE_OD-核密度异常
用于采用核密度异常识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。
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EllipticEnvelope-椭圆包络、鲁棒协方差
用于采用椭圆包络、鲁棒协方差识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。
COPOD-Copula 异常
用于采用Copula 异常识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。
VECM-协整向量误差修正（VECM）
用于建立向量误差修正模型（VECM），分析存在协整关系的多变量时间序列的短期波动与长期均衡。
VAR-向量自回归（VAR）
用于建立向量自回归（VAR）模型，分析多个时间序列之间的动态影响、滞后关系和联合预测。
VaR_CVaR-VaR和CVaR风险
用于计算 VaR 与 CVaR 风险指标，衡量给定置信水平下的潜在损失及尾部平均损失。
SCM-合成控制法（Synthetic Control）
用于合成控制法（SCM），通过多个对照单位构造合成对照，评估政策或事件对单个处理对象的影响。
RobustRegression-鲁棒回归
用于鲁棒回归，降低异常值和高影响点对回归估计的干扰，适合含离群观测的数据。
RDD-回归不连续（RDD）
用于回归不连续设计（RDD），利用阈值附近样本评估政策、资格规则或干预措施的局部因果效应。
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