단위
1. 계량경제학 및 통계의 인공 지능: 역할, 경계, 인증 및 개인 정보 보호
2. 데이터 정리 및 준비: 누락된 데이터, 이상값 및 코딩
3. 탐색적 데이터 분석 및 시각화: 인공 지능을 이용한 그래프 작성 및 해석
4. 선형 회귀: 모델 구축, 계수 해석 및 가정
5. 회귀 진단 및 위반: 공선성, 이분산성, 자기상관
6. 가설 검정 및 p-값: 유의성, 검정력 및 다중 비교
7. p-해킹, HARKing 및 통계 무결성: 인공 지능 시대의 함정
8. 시계열 분석: 정상성, ARIMA 및 예측
9. 인과관계 및 정책 분석: DiD, IV, RDD 및 인공지능
10. 코드 생성 및 재현성: R/Python, 버전 관리 및 재현성
11. 보고서 작성, 의사소통 및 윤리: 결과 제시 및 경계 의사소통
단위 10 / 11
코드 생성 및 재현성: R/Python, 버전 관리 및 재현성
이득:
- 인공지능이 생성한 R/Python 분석 코드를 읽고 테스트하여 검증하고, 시드, 버전 잠금, 폴더 구조로 재현 가능한 프로젝트를 구축하는 능력
- 버전 제어(Git), 전문적인 프로그래밍(R Markdown/Quarto/Jupyter) 및 인공 지능 지원을 통한 환경 관리를 사용하여 처음부터 끝까지 분석을 재현할 수 있는 기능
- AI 코드에서 자동 오류(잘못 조인, 누출, 누락된 필터)를 포착하기 위해 단위 테스트 및 온전성 검사를 수행하는 기능