ඒකක
1. ආර්ථිකමිතික සහ සංඛ්යාලේඛනවල කෘතිම බුද්ධිය: භූමිකාවන්, සීමා මායිම්, සත්යාපනය සහ පෞද්ගලිකත්වය
2. දත්ත පිරිසිදු කිරීම සහ සකස් කිරීම: අතුරුදහන් වූ දත්ත, පිටස්තරයන් සහ කේතීකරණය
3. ගවේෂණාත්මක දත්ත විශ්ලේෂණය සහ දෘශ්යකරණය: කෘත්රිම බුද්ධිය සමඟ ප්රස්තාරගත කිරීම සහ අර්ථ නිරූපණය
4. රේඛීය ප්රතිගාමීත්වය: ආදර්ශ ගොඩනැගීම, සංගුණක අර්ථ නිරූපණය සහ උපකල්පන
5. ප්රතිගාමී රෝග විනිශ්චය සහ උල්ලංඝනය කිරීම්: සහසම්බන්ධතාව, විෂමජාතීත්වය, ස්වයං සහසම්බන්ධතා
6. උපකල්පන පරීක්ෂාව සහ p-අගය: වැදගත්කම, බලය සහ බහු සංසන්දනය
7. p-හැකින්ග්, HARKing සහ සංඛ්යාන අඛණ්ඩතාව: කෘතිම බුද්ධියේ යුගයේ අන්තරායන්
8. කාල ශ්රේණි විශ්ලේෂණය: ස්ථාවරත්වය, ARIMA සහ අනාවැකි
9. හේතුව සහ ප්රතිපත්ති විශ්ලේෂණය: DiD, IV, RDD සහ කෘතිම බුද්ධිය
10. කේත උත්පාදනය සහ ප්රතිනිෂ්පාදනය: R/Python, අනුවාදනය සහ ප්රතිනිෂ්පාදනය
11. වාර්තා ලිවීම, සන්නිවේදනය සහ ආචාර ධර්ම: ප්රතිඵල ඉදිරිපත් කිරීම සහ සීමා මායිම් සන්නිවේදනය කිරීම
ඒකකය 9 / 11
හේතුව සහ ප්රතිපත්ති විශ්ලේෂණය: DiD, IV, RDD සහ කෘතිම බුද්ධිය
ලාභ:
- කෘත්රිම බුද්ධියේ සහය ඇතිව සහසම්බන්ධතාවය සහ හේතුකාරකත්වය අතර වෙනස සහ වෙනස තුළ වෙනස (DiD), උපකරණ විචල්යය (IV), ප්රතිගාමී විසන්ධි වීම (RDD) වැනි නිර්මාණවල තර්කනය අවබෝධ කර ගැනීම
- එක් එක් නිර්මාණය පදනම් වී ඇති නිර්වචන උපකල්පනය (සමාන්තර ප්රවණතා, බැහැර කිරීම් සීමා කිරීම්, අඛණ්ඩතාවයේ අඛණ්ඩතාව) සහ පරීක්ෂණ/ආරක්ෂක කේතය නිෂ්පාදනය කිරීමේදී AI හි කාර්යභාරය දැකීමට හැකි වීම
- නිරීක්ෂණ දත්ත වලින් අධික හේතු ප්රකාශ නිකුත් කරන කෘතිම බුද්ධියේ අර්ථ නිරූපණයන් හඳුනා ගැනීමේ සහ හඳුනා ගැනීමේ උපායමාර්ගය විවේචනාත්මකව ඇගයීමේ හැකියාව.