烧烤派对后的第三天，爱情公寓的氛围明显松弛了许多。那种因乔卫东“全方位碾压”而产生的微妙紧张感，在烤肉的香气和欢笑声中消融了大半。
大家开始真正把乔卫东当作“自己人”——不是高高在上的大佬，而是那个烤肉很好吃、聊天很投机、玩游戏也很放得开的好邻居。
但生活从不会一帆风顺。
周五晚上十一点，乔卫东从阳台回屋时，看见对面3601的窗户还亮着灯。胡一菲的身影映在窗帘上，她正烦躁地抓着头皮，对着电脑屏幕咬牙切齿。
乔卫东记得，胡一菲提过她的职称评审论文快到截止日期了。看来是遇到了难关。
他想了想，泡了壶安神茶，端着走向3601。
敲门后好一会儿，胡一菲才来开门。她眼睛通红，头发乱得像鸟窝，身上还穿着白天的衣服，看起来已经熬了很久。
“乔老师？”她有些惊讶，“这么晚了……”
“看你还没睡，泡了点茶。”乔卫东举起茶壶，“能进去吗？”
胡一菲犹豫了一下，侧身让开：“进来吧，不过屋里很乱……”
确实乱。客厅茶几上堆满了打印的论文、参考资料、还有好几个空咖啡杯。笔记本电脑开着，屏幕上密密麻麻的数据和图表看得人眼晕。
“还在改论文？”乔卫东把茶壶放在唯一还算干净的一角。
胡一菲颓然倒在沙发上：“别提了，卡住了。数据模型怎么调都不对，跑出来的结果一塌糊涂。下周一就要交终稿，我要疯了。”
她说着，眼圈又红了——不是哭，是急的。
乔卫东给她倒了杯茶：“具体什么问题？”
“我的研究方向是教育心理学，想做一个关于学生学习动机和成绩关联性的模型。”胡一菲揉着太阳穴，“数据收集了三百多份问卷，但模型拟合度死活上不去。试了线性回归、逻辑回归，连神经网络都试了，最好的结果也就勉强能看……”
她打开电脑，给乔卫东看她的代码和结果。乔卫东俯身仔细看了看，眉头微皱。
“你的数据有严重的内生性问题。”他指着屏幕上一处，“这里，学生自我报告的学习动机，和实际成绩之间存在互为因果的关系。你用传统方法处理，肯定会有偏差。”
胡一菲愣住了：“内生性？这个我考虑过，用了工具变量……”
“工具变量选得不对。”乔卫东摇头，“你用‘家庭收入’作为学习动机的工具变量，但家庭收入本身可能直接影响成绩——比如富裕家庭能提供更好的学习资源。这违反了工具变量的外生性假设。”
他说得很专业，胡一菲听得眼睛都直了：“那……那怎么办？”
“换个思路。”乔卫东拉过椅子坐下，“不用传统计量方法，用机器学习里的因果推断模型。”
“因果推断？”胡一菲第一次听到这个词在心理学研究中的应用。
“对，比如Double Machine Learning（双重机器学习）。”乔卫东在草稿纸上画了个示意图，“先用机器学习模型分别拟合处理变量和结果的预测值，再用残差做因果估计。这样可以更好地控制混杂变量，缓解内生性问题。”
他边说边写，公式和算法流程在纸上逐渐清晰。胡一菲看得屏住呼吸——这些方法她完全没听说过，但听乔卫东一讲，又觉得逻辑上完全合理。
“可是……我下周一就要交了，现在学新方法来得及吗？”她绝望地问。
“我帮你。”乔卫东打开自己的手机，连接胡一菲的电脑，“把你数据发我一份，我写个示例代码，你照着改就行。”
胡一菲不敢相信：“现……现在？这都半夜了……”
“反正我也睡不着。”乔卫东已经开始敲键盘了，“你去睡吧，明天早上给你看结果。”
“那怎么行！我陪你！”胡一菲打起精神，又去冲了两杯咖啡。
接下来的三个小时，360
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