ইউনিট
1. ইকোনোমেট্রিক্স এবং পরিসংখ্যানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: ভূমিকা, সীমানা, প্রমাণীকরণ এবং গোপনীয়তা 2. ডেটা ক্লিনিং এবং প্রিপারেশন: মিসিং ডেটা, আউটলায়ার্স এবং কোডিং 3. অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সহ গ্রাফিং এবং ব্যাখ্যা 4. লিনিয়ার রিগ্রেশন: মডেল বিল্ডিং, সহগ ব্যাখ্যা এবং অনুমান 5. রিগ্রেশন ডায়াগনস্টিকস এবং লঙ্ঘন: সমন্বিততা, ভিন্ন ভিন্নতা, স্বয়ংক্রিয় সম্পর্ক 6. হাইপোথিসিস টেস্টিং এবং পি-মান: তাৎপর্য, শক্তি এবং একাধিক তুলনা 7. পি-হ্যাকিং, হার্কিং এবং পরিসংখ্যানগত অখণ্ডতা: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে ক্ষতি 8. সময় সিরিজ বিশ্লেষণ: স্থিতিশীলতা, ARIMA এবং পূর্বাভাস 9. কার্যকারণ এবং নীতি বিশ্লেষণ: DiD, IV, RDD এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা 10. কোড জেনারেশন এবং রিপ্রোডিসিবিলিটি: আর/পাইথন, ভার্সনিং এবং রিপ্রোডিসিবিলিটি 11. প্রতিবেদন লেখা, যোগাযোগ, এবং নীতিশাস্ত্র: ফলাফল উপস্থাপন এবং যোগাযোগের সীমানা
ইউনিট 9 / 11

কার্যকারণ এবং নীতি বিশ্লেষণ: DiD, IV, RDD এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

লাভ:

  • কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সহায়তায় পারস্পরিক সম্পর্ক এবং কার্যকারণ এবং ডিফারেন্স-ইন-ডিফারেন্স (ডিআইডি), ইন্সট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল (IV), রিগ্রেশন ডিসকন্টিনিউটি (RDD) এর মতো ডিজাইনের যুক্তির মধ্যে পার্থক্য বোঝা
  • প্রতিটি ডিজাইনের উপর ভিত্তি করে সংজ্ঞায়িত অনুমান দেখতে সক্ষম হওয়া (সমান্তরাল প্রবণতা, বর্জনীয় সীমাবদ্ধতা, বিরতিতে ধারাবাহিকতা) এবং পরীক্ষা/প্রতিরক্ষা কোড তৈরিতে AI এর ভূমিকা
  • পর্যবেক্ষণমূলক ডেটা থেকে অত্যধিক কার্যকারণ দাবি তৈরি করে এমন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যাখ্যাগুলি সনাক্তকরণ এবং সনাক্তকরণের কৌশলটিকে সমালোচনামূলকভাবে মূল্যায়ন করার ক্ষমতা।
আগের পরবর্তী