単位
1. 計量経済学と統計における人工知能: 役割、境界、認証、プライバシー 2. データのクリーニングと準備: 欠損データ、外れ値、コーディング 3. 探索的データ分析と視覚化: 人工知能によるグラフ作成と解釈 4. 線形回帰: モデルの構築、係数の解釈、および仮定 5. 回帰診断と違反: 共線性、不均一分散性、自己相関 6. 仮説検定と p 値: 有意性、検出力、および多重比較 7. p-ハッキング、HARKing、統計的整合性: 人工知能時代の落とし穴 8. 時系列分析: 定常性、ARIMA、予測 9. 因果関係と政策分析: DiD、IV、RDD、人工知能 10. コード生成と再現性: R/Python、バージョン管理と再現性 11. レポート作成、コミュニケーション、倫理: 結果の提示と境界の伝達
ユニット 10 / 11

コード生成と再現性: R/Python、バージョン管理と再現性

利益:

  • 人工知能によって生成された R/Python 分析コードを読み取ってテストすることで検証し、シード、バージョン ロック、フォルダー構造を備えた再現可能なプロジェクトを確立する能力
  • バージョン管理 (Git)、読み書き可能なプログラミング (R Markdown/Quarto/Jupyter)、および人工知能サポートによる環境管理を使用して、最初から最後まで再現可能な分析を行う能力
  • 単体テストと健全性チェックを実行して、AI コード内のサイレント エラー (結合ミス、リーク、フィルター欠落) を検出する機能
前へ 次へ