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 9 / 11

Себеп жана саясаттын анализи: DiD, IV, RDD жана Жасалма интеллект

Пайдалар:

  • Жасалма интеллекттин колдоосу менен корреляция менен себептүүлүктүн ортосундагы айырманы жана айырмачылыктын айырмасы (DiD), инструменталдык өзгөрмө (IV), регрессиянын үзгүлтүксүздүгү (RDD) сыяктуу дизайндардын логикасын түшүнүү
  • Ар бир дизайн негизделген аныктоочу божомолду (параллель тенденциялар, алып салуу чектөөсү, үзгүлтүксүздүктүн үзгүлтүксүздүгү) жана сыноо/коргоо кодун өндүрүүдө AIдын ролун көрө билүү
  • Жасалма интеллекттин интерпретацияларын таануу жана аныктоо стратегиясына критикалык баа берүү жөндөмдүүлүгү, алар байкоо маалыматтарынан ашыкча себептик дооматтарды жаратат.
Мурунку Кийинки