Бірліктер
1. Эконометрика және статистикадағы жасанды интеллект: рөлдер, шекаралар, аутентификация және құпиялылық 2. Деректерді тазалау және дайындау: жетіспейтін деректер, ауытқулар және кодтау 3. Зерттеу деректерін талдау және визуализация: жасанды интеллект көмегімен графикалық және интерпретация 4. Сызықтық регрессия: модель құру, коэффициентті түсіндіру және болжамдар 5. Регрессиялық диагностика және бұзушылықтар: коллинеарлық, гетероскедастық, автокорреляция 6. Гипотезаны тексеру және p-мәні: маңыздылық, қуат және бірнеше салыстыру 7. p-hacking, HARKing және статистикалық тұтастық: жасанды интеллект дәуіріндегі қателіктер 8. Уақыт сериясын талдау: стационарлық, ARIMA және болжау 9. Себептер мен саясатты талдау: DiD, IV, RDD және жасанды интеллект 10. Кодты жасау және қайта шығару: R/Python, нұсқалау және қайта шығару 11. Есепті жазу, коммуникация және этика: нәтижелерді ұсыну және шекараларды жеткізу
Бірлік 10 / 11

Кодты жасау және қайта шығару: R/Python, нұсқалау және қайта шығару

Табыстар:

  • Жасанды интеллект арқылы жасалған R/Python талдау кодын оқу және тестілеу арқылы тексеру және тұқым, нұсқа құлпы және қалта құрылымы бар қайталанатын жобаны құру мүмкіндігі
  • Жасанды интеллект қолдауымен нұсқаларды басқаруды (Git), сауатты бағдарламалауды (R Markdown/Quarto/Jupyter) және қоршаған ортаны басқаруды пайдалану мүмкіндігі, талдауды басынан аяғына дейін қайталауға мүмкіндік береді.
  • AI кодындағы дыбыссыз қателерді (қате қосылу, ағып кету, өткізіп алған сүзгі) анықтау үшін бірлік сынағы және ақыл-ойды тексеру мүмкіндігі
Алдыңғы Келесі