线性回归分析OLS(非机器学习）
用于建立普通最小二乘（OLS）线性回归模型，分析因变量与一个或多个自变量之间的线性关系，并辅助查看系数、显著性和拟合结果。
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ARIMA-自回归差分移动平均模型
用于建立 ARIMA 时间序列模型，通过自回归、差分和移动平均结构刻画序列变化，适合具有趋势或自相关特征的单变量预测。
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BayesianRidge-贝叶斯岭回归
用于建立贝叶斯岭回归模型，在岭正则化基础上估计参数不确定性，适合存在共线性或希望获得稳定回归结果的数据。
Copula-连接函数
用于使用 Copula 连接函数描述多个变量之间的依赖结构，适合相关性分析、联合分布建模和风险研究。
DID-双重差分
用于开展双重差分（DID）分析，通过处理组与对照组在政策前后的变化差异评估政策或事件影响。
ElasticNet-弹性网
用于建立 Elastic Net 弹性网回归，结合 L1 与 L2 正则化进行变量筛选和稳定估计，适合高维或共线性数据。
ETS-指数平滑
用于使用指数平滑（ETS）方法分解并预测时间序列中的误差、趋势和季节成分。
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EVT-极值理论
用于基于极值理论分析分布尾部和极端事件风险，适合金融风险、灾害、环境极值等研究。
GAM-广义加性模型
用于建立广义加性模型（GAM），通过平滑函数刻画自变量与目标变量之间的非线性关系。
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