이득:
- 상관관계와 인과관계의 구별과 차이차(DiD), 도구변수(IV), 회귀불연속(RDD) 등 설계논리를 인공지능을 활용하여 이해
- 각 설계의 기반이 되는 정의 가정(병렬 추세, 배제 제약, 불연속성)과 테스트/방어 코드 생성에서 AI의 역할을 확인할 수 있습니다.
- 관찰 데이터로부터 과도한 인과관계 주장을 낳는 인공지능의 해석을 인식하고 식별하는 전략을 비판적으로 평가하는 능력.
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