الوحدات
1. الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد القياسي والإحصاء: الأدوار والحدود والمصادقة والخصوصية 2. تنظيف البيانات وإعدادها: البيانات المفقودة، والقيم المتطرفة، والترميز 3. تحليل البيانات الاستكشافية وتصورها: الرسوم البيانية والتفسير باستخدام الذكاء الاصطناعي 4. الانحدار الخطي: بناء النموذج وتفسير المعاملات والافتراضات 5. تشخيصات الانحدار والانتهاكات: العلاقة الخطية المتداخلة، والتباين، والارتباط الذاتي 6. اختبار الفرضيات والقيمة الاحتمالية: الأهمية والقوة والمقارنات المتعددة 7. القرصنة الإلكترونية والاختراق والنزاهة الإحصائية: المزالق في عصر الذكاء الاصطناعي 8. تحليل السلاسل الزمنية: الثبات، ARIMA والتنبؤ 9. السببية وتحليل السياسات: DiD، IV، RDD والذكاء الاصطناعي 10. إنشاء التعليمات البرمجية وإمكانية تكرار نتائج: R/Python، الإصدار وإمكانية تكرار نتائج 11. كتابة التقارير والتواصل والأخلاق: عرض النتائج وتوصيل الحدود
وحدة 9 / 11

السببية وتحليل السياسات: DiD، IV، RDD والذكاء الاصطناعي

المكاسب:

  • فهم التمييز بين الارتباط والسببية ومنطق التصاميم مثل الفرق في الاختلاف (DiD)، المتغير الآلي (IV)، انقطاع الانحدار (RDD) بدعم من الذكاء الاصطناعي
  • القدرة على رؤية الافتراض المحدد الذي يستند إليه كل تصميم (الاتجاهات الموازية، وقيد الاستبعاد، والاستمرارية في الانقطاع) ودور الذكاء الاصطناعي في إنتاج كود الاختبار/الدفاع
  • القدرة على إجراء تقييم نقدي لاستراتيجية التعرف على وتحديد تفسيرات الذكاء الاصطناعي التي تنتج ادعاءات سببية مفرطة من بيانات المراقبة.
سابق التالي