📉Intelligence artificielle en économétrie et statistiques

Finance et gestion · 11 unités · gratuit, sans inscription

1 Intelligence artificielle en économétrie et statistiques : rôles, limites, authentification et confidentialité

2 Nettoyage et préparation des données : données manquantes, valeurs aberrantes et codage

3 Analyse et visualisation exploratoires des données : représentation graphique et interprétation avec l'intelligence artificielle

4 Régression linéaire : construction de modèles, interprétation des coefficients et hypothèses

5 Diagnostics et violations de régression : colinéarité, hétéroscédasticité, autocorrélation

6 Tests d'hypothèses et valeur p : signification, puissance et comparaisons multiples

7 p-hacking, HARKing et intégrité statistique : les pièges à l'ère de l'intelligence artificielle

8 Analyse des séries chronologiques : stationnarité, ARIMA et prévision

9 Analyse de causalité et politique : DiD, IV, RDD et intelligence artificielle

10 Génération de code et reproductibilité : R/Python, versioning et reproductibilité

11 Rédaction de rapports, communication et éthique : présentation des résultats et communication des limites

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