એકમો
1. અર્થશાસ્ત્ર અને આંકડામાં કૃત્રિમ બુદ્ધિ: ભૂમિકાઓ, સીમાઓ, પ્રમાણીકરણ અને ગોપનીયતા 2. ડેટા ક્લીનિંગ અને તૈયારી: ખૂટે છે ડેટા, આઉટલિયર્સ અને કોડિંગ 3. સંશોધનાત્મક ડેટા વિશ્લેષણ અને વિઝ્યુલાઇઝેશન: આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સાથે ગ્રાફિંગ અને અર્થઘટન 4. લીનિયર રીગ્રેશન: મોડલ બિલ્ડીંગ, ગુણાંક અર્થઘટન અને ધારણાઓ 5. રીગ્રેસન ડાયગ્નોસ્ટિક્સ અને ઉલ્લંઘન: સમકક્ષતા, હેટરોસેડેસ્ટીસીટી, સ્વતઃસંબંધ 6. પૂર્વધારણા પરીક્ષણ અને p-મૂલ્ય: મહત્વ, શક્તિ અને બહુવિધ સરખામણીઓ 7. પી-હેકિંગ, હાર્કિંગ અને આંકડાકીય અખંડિતતા: આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સના યુગમાં મુશ્કેલીઓ 8. સમય શ્રેણી વિશ્લેષણ: સ્થિરતા, ARIMA અને આગાહી 9. કારણ અને નીતિ વિશ્લેષણ: DiD, IV, RDD અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ 10. કોડ જનરેશન અને પ્રજનનક્ષમતા: R/Python, વર્ઝનિંગ અને રિપ્રોડ્યુસિબિલિટી 11. અહેવાલ લેખન, સંદેશાવ્યવહાર અને નૈતિકતા: પ્રસ્તુત પરિણામો અને સંચાર સીમાઓ
એકમ 9 / 11

કારણ અને નીતિ વિશ્લેષણ: DiD, IV, RDD અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ

નફો:

  • સહસંબંધ અને કાર્યકારણ વચ્ચેના ભેદને સમજવું અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનાં સમર્થન સાથે ડિફરન્સ-ઇન-ડિફરન્સ (DiD), ઇન્સ્ટ્રુમેન્ટલ વેરીએબલ (IV), રીગ્રેશન ડિસકોન્ટ્યુઇટી (RDD) જેવી ડિઝાઇનના તર્કને સમજવું
  • દરેક ડિઝાઈન જેના પર આધારિત છે તે નિર્ધારિત ધારણા જોવામાં સક્ષમ બનવું (સમાંતર વલણો, બાકાતની મર્યાદા, અખંડિતતામાં સાતત્ય) અને પરીક્ષણ/સંરક્ષણ કોડના નિર્માણમાં AI ની ભૂમિકા
  • કૃત્રિમ બુદ્ધિના અર્થઘટનને ઓળખવા અને ઓળખવાની વ્યૂહરચનાનું વિવેચનાત્મક રીતે મૂલ્યાંકન કરવાની ક્ષમતા કે જે નિરીક્ષણ ડેટામાંથી વધુ પડતા કારણભૂત દાવાઓ ઉત્પન્ન કરે છે.
ગત આગળ