📉Dirbtinis intelektas ekonometrijoje ir statistikoje

Finansai ir verslas · 11 vienetas · nemokamai, be narystės

1 Dirbtinis intelektas ekonometrijoje ir statistikoje: vaidmenys, ribos, autentifikavimas ir privatumas

2 Duomenų valymas ir paruošimas: trūksta duomenų, nukrypimai ir kodavimas

3 Tiriamoji duomenų analizė ir vizualizacija: grafikų sudarymas ir interpretavimas naudojant dirbtinį intelektą

4 Tiesinė regresija: modelio kūrimas, koeficientų interpretacija ir prielaidos

5 Regresinė diagnostika ir pažeidimai: kolineariškumas, heteroscedastiškumas, autokoreliacija

6 Hipotezių tikrinimas ir p reikšmė: reikšmė, galia ir keli palyginimai

7 p-hacking, HARKing ir statistinis vientisumas: spąstai dirbtinio intelekto amžiuje

8 Laiko eilučių analizė: stacionarumas, ARIMA ir prognozavimas

9 Priežastinis ryšys ir politikos analizė: DiD, IV, RDD ir dirbtinis intelektas

10 Kodo generavimas ir atkuriamumas: R/Python, versijų kūrimas ir atkuriamumas

11 Ataskaitų rašymas, komunikacija ir etika: rezultatų pateikimas ir ribų perdavimas

Visi mokymai Pradėkite nuo pirmojo vieneto