इकाइयाँ
1. अर्थमिति और सांख्यिकी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: भूमिकाएँ, सीमाएँ, प्रमाणीकरण और गोपनीयता 2. डेटा सफ़ाई और तैयारी: गुम डेटा, आउटलेयर और कोडिंग 3. खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ रेखांकन और व्याख्या 4. रेखीय प्रतिगमन: मॉडल निर्माण, गुणांक व्याख्या और धारणाएँ 5. प्रतिगमन निदान और उल्लंघन: संरेखता, विषमलैंगिकता, स्वसहसंबंध 6. परिकल्पना परीक्षण और पी-वैल्यू: महत्व, शक्ति और एकाधिक तुलनाएँ 7. पी-हैकिंग, हार्किंग और सांख्यिकीय अखंडता: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के युग में नुकसान 8. समय श्रृंखला विश्लेषण: स्थिरता, ARIMA और पूर्वानुमान 9. कारण और नीति विश्लेषण: DiD, IV, RDD और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 10. कोड जनरेशन और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता: आर/पायथन, संस्करण और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता 11. रिपोर्ट लेखन, संचार और नैतिकता: परिणाम प्रस्तुत करना और संचार सीमाएँ
इकाई 9 / 11

कारण और नीति विश्लेषण: DiD, IV, RDD और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

लाभ:

  • कृत्रिम बुद्धि के समर्थन से सहसंबंध और कार्य-कारण के बीच अंतर और अंतर-अंतर (DiD), वाद्य चर (IV), प्रतिगमन असंततता (RDD) जैसे डिजाइनों के तर्क को समझना
  • परिभाषित धारणा को देखने में सक्षम होना जिस पर प्रत्येक डिज़ाइन आधारित है (समानांतर रुझान, बहिष्करण बाधा, असंतोष में निरंतरता) और परीक्षण/रक्षा कोड के उत्पादन में एआई की भूमिका
  • अवलोकन डेटा से अत्यधिक कारणात्मक दावे उत्पन्न करने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता की व्याख्याओं को पहचानने और पहचानने की रणनीति का गंभीर मूल्यांकन करने की क्षमता।
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