Vahidlər

1. Ekonometrika və statistikada süni intellekt: rollar, sərhədlər, autentifikasiya və məxfilik 2. Məlumatların Təmizlənməsi və Hazırlanması: Çatışmayan Məlumatlar, Kənar məlumatlar və Kodlaşdırma 3. Kəşfiyyat xarakterli məlumatların təhlili və vizuallaşdırılması: Süni intellektlə qrafik və şərh 4. Xətti reqressiya: Modelin qurulması, əmsalın şərhi və fərziyyələr 5. Reqressiya diaqnostikası və pozuntuları: kollinearlıq, heteroskedastiklik, avtokorrelyasiya 6. Hipotez Testi və p-dəyəri: Əhəmiyyət, Güc və Çoxsaylı Müqayisələr 7. p-hacking, HARKing və Statistik Dürüstlük: Süni İntellekt Çağının Tələləri 8. Zaman Seriyalarının Təhlili: Stasionarlıq, ARIMA və Proqnozlaşdırma 9. Səbəb və Siyasət Təhlili: DiD, IV, RDD və Süni İntellekt 10. Kodun yaradılması və təkrar istehsalı: R/Python, Versiyalaşdırma və Təkrarlanma 11. Hesabatın Yazılması, Ünsiyyət və Etika: Nəticələrin Təqdim edilməsi və Sərhədlərin Ünsiyyəti

Vahid 9 / 11

Səbəb və Siyasət Təhlili: DiD, IV, RDD və Süni İntellekt

Qazanclar:

Süni intellektin dəstəyi ilə korrelyasiya və səbəb əlaqəsi arasındakı fərqi və fərq fərqi (DiD), instrumental dəyişən (IV), reqressiya fasiləsizliyi (RDD) kimi dizaynların məntiqini başa düşmək
Hər bir dizaynın əsaslandığı müəyyənedici fərziyyəni (paralel tendensiyalar, istisna məhdudiyyəti, fasiləsizliyin davamlılığı) və sınaq/müdafiə kodunun istehsalında AI-nin rolunu görə bilmək
Müşahidə məlumatlarından həddindən artıq səbəb-nəticə iddiaları yaradan süni intellektin şərhlərinin tanınması və müəyyən edilməsi strategiyasını tənqidi qiymətləndirmək bacarığı.

Əvvəlki Sonrakı