表面上机器学习通常使用大数据，而计量经济学则通常使用较小样本，但这种区别日渐模糊，机器学习在经济学领域、特别是经济学与其它学科的交叉领域表现日益突出。R 语言是用于统计建模的主流计算机语言，用于机器学习十分方便，且学习曲线相比于 Python 更加平滑，因此是进行机器学习的首选之一。
在本内容中，我们将从论文写作的实际需求出发，首先简单的介绍经济学的基本理论与研究方法，让您了解论文的选题方法与写作框架。随后重点从数据的收集与清洗、综合建模评价、数据的分析与可视化、数据的空间效应、因果推断等方面入手，让您用最快的速度掌握利用 R语言进行经济学研究的技术。同时也会对论文写作中经常用到的辅助软件进行介绍，尽量降低论文写作的难度。

【原文链接】：最新：机器学习在生态、环境经济学中的实践技术应用及论文写作

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