Egységek

1. Mesterséges intelligencia az ökonometriában és a statisztikákban: szerepek, határok, hitelesítés és adatvédelem 2. Adatok tisztítása és előkészítése: hiányzó adatok, kiugró értékek és kódolás 3. Feltáró adatelemzés és vizualizáció: Grafikonkészítés és értelmezés mesterséges intelligenciával 4. Lineáris regresszió: modellépítés, együttható értelmezés és feltételezések 5. Regressziós diagnosztika és szabálysértések: kollinearitás, heteroszkedaszticitás, autokorreláció 6. Hipotézisvizsgálat és p-érték: szignifikancia, teljesítmény és többszörös összehasonlítások 7. p-hacking, HARKing és statisztikai integritás: buktatók a mesterséges intelligencia korában 8. Idősor elemzés: stacionaritás, ARIMA és előrejelzés 9. Ok-okozati összefüggések és politikai elemzés: DiD, IV, RDD és mesterséges intelligencia 10. Kódgenerálás és reprodukálhatóság: R/Python, Verziózás és Reprodukálhatóság 11. Jelentésírás, kommunikáció és etika: Eredmények bemutatása és határok közlése

Egység 10 / 11

Kódgenerálás és reprodukálhatóság: R/Python, Verziózás és Reprodukálhatóság

Nyereség:

Lehetőség a mesterséges intelligencia által előállított R/Python elemzőkód olvasásával és tesztelésével történő igazolásra, valamint reprodukálható projekt létrehozására mag, verziózár és mappastruktúrával
Verzióvezérlés (Git), írástudó programozás (R Markdown/Quarto/Jupyter) és környezetkezelés használata mesterséges intelligencia támogatással, így az elemzés az elejétől a végéig reprodukálható
Képes egységtesztelésre és józanság-ellenőrzésre az AI-kód néma hibáinak észlelésére (hibás csatlakozás, szivárgás, kihagyott szűrő)

Korábbi Következő