Бирдиктер
1. Эконометрика жана статистикадагы жасалма интеллект: ролдор, чек аралар, аутентификация жана купуялык 2. Маалыматтарды тазалоо жана даярдоо: жетишсиз маалыматтар, четтөөлөр жана коддоо 3. Изилдөөчү маалыматтарды талдоо жана визуализация: Жасалма интеллект менен графикалоо жана интерпретациялоо 4. Сызыктуу регрессия: моделди түзүү, коэффициентти интерпретациялоо жана божомолдор 5. Регрессиялык диагностика жана бузуулар: коллинеардуулук, гетероскедастика, автокорреляция 6. Гипотеза тестирлөө жана p-баалуулук: Маанилүүлүк, күч жана бир нече салыштыруулар 7. p-hacking, HARKing жана статистикалык бүтүндүк: Жасалма интеллект доорундагы тузактар 8. Убакыт серияларынын анализи: стационардуулук, ARIMA жана болжолдоо 9. Себеп жана саясаттын анализи: DiD, IV, RDD жана Жасалма интеллект 10. Кодду түзүү жана кайра чыгаруу: R/Python, версиялоо жана кайра чыгаруу 11. Отчет жазуу, баарлашуу жана этика: натыйжаларды көрсөтүү жана чек араларды билдирүү
бирдиги 10 / 11

Кодду түзүү жана кайра чыгаруу: R/Python, версиялоо жана кайра чыгаруу

Пайдалар:

  • Жасалма интеллект тарабынан даярдалган R/Python талдоо кодун окуу жана сынап көрүү жана үрөн, версия кулпусу жана папка түзүмү менен кайталануучу долбоорду түзүү мүмкүнчүлүгү
  • Версияны башкаруу (Git), сабаттуу программалоо (R Markdown/Quarto/Jupyter) жана жасалма интеллект колдоосу менен айлана-чөйрөнү башкаруу, анализди башынан аягына чейин кайталоо мүмкүнчүлүгүн колдонуу
  • AI кодундагы унчукпай каталарды (туура эмес кошулуу, агып кетүү, өткөрүлбөй калган чыпка) аныктоо үчүн бирдик тестирлөө жана акыл-эсти текшерүү мүмкүнчүлүгү
Мурунку Кийинки