关键词

计量经济学R语言回归分析面板数据经济模型

项目简介

R计量经济学MCP服务器是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的应用后端，旨在为AI助手提供强大的计量经济学分析能力。通过此服务器，AI助手可以利用R语言执行复杂的计量经济学建模和分析任务，例如线性回归、面板数据模型、工具变量回归以及模型诊断测试等。

主要功能点

  • 计量经济学模型工具: 提供多种常用的计量经济学模型工具，包括线性回归模型、面板数据模型和工具变量回归模型，满足不同的分析需求。
  • 模型诊断工具: 内置模型诊断工具，可以进行异方差性检验、自相关检验和函数形式检验，帮助用户评估模型有效性。
  • 计量经济学资源: 提供计量经济学公式、诊断方法和面板数据分析等参考资源，方便用户理解和应用计量经济学知识。
  • Prompt模板: 预置面板数据分析等Prompt模板，简化用户与AI助手进行计量经济学分析的交互过程。

安装步骤

推荐使用 Docker 安装：

  1. 确保已安装 Docker。
  2. 构建 Docker 镜像： 
    docker build -t r-econometrics-mcp .
  3. 运行 Docker 容器： 
    docker run -it r-econometrics-mcp

手动安装步骤：

  1. 确保已安装 Python 3.8+ 和 R 4.0+。
  2. 安装 Python 依赖包： 
    pip install -r requirements.txt
  3. 安装 R 依赖包： 
    install.packages(c("plm", "lmtest", "sandwich", "AER", "jsonlite"))
  4. 运行服务器： 
    python r_econometrics_mcp.py

服务器配置

要将此MCP服务器连接到MCP客户端（例如 Claude Desktop），您需要配置服务器连接信息。以下是配置示例，请根据您的实际安装方式选择相应的配置。

手动安装配置：

{
  "server_name": "R Econometrics",  // 服务器名称，可自定义
  "transport": "stdio",         // 传输协议，固定为 stdio
  "command": "path/to/python r_econometrics_mcp.py" // 启动服务器的命令，请替换为您的 python 解释器路径和 r_econometrics_mcp.py 脚本的路径
}

Docker 安装配置：

{
  "server_name": "R Econometrics",  // 服务器名称，可自定义
  "transport": "stdio",         // 传输协议，固定为 stdio
  "command": "docker run -i r-econometrics-mcp" // 启动服务器的命令，使用 docker 运行容器
}

基本使用方法

  1. 启动 MCP 服务器。

  2. 在 MCP 客户端中配置并连接到此服务器。

  3. 使用自然语言向 AI 助手提出计量经济学分析请求。例如：

    • “请使用线性回归分析 mtcars 数据集中 price 和 mpg 之间的关系。”
    • “我有一个包含 gdp, investment, 和 trade 变量的面板数据，想分析 30 个国家 20 年的数据。请问固定效应模型还是随机效应模型更合适？”
    • “我想用工具变量回归估计教育对工资的因果效应，但担心内生性问题，请帮我设置工具变量回归。”
    • “在运行回归模型后，我担心存在异方差性，请运行适当的诊断测试，并在需要时建议修正方法。”

    AI 助手会将这些请求转换为对此 MCP 服务器的工具调用，执行相应的计量经济学分析，并将结果返回给您。

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AI与计算

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