Enote

1. Umetna inteligenca v ekonometriji in statistiki: vloge, meje, avtentikacija in zasebnost 2. Čiščenje in priprava podatkov: manjkajoči podatki, odstopanja in kodiranje 3. Raziskovalna analiza in vizualizacija podatkov: Grafiranje in interpretacija z umetno inteligenco 4. Linearna regresija: izdelava modela, interpretacija koeficientov in predpostavke 5. Regresijska diagnostika in kršitve: kolinearnost, heteroskedastičnost, avtokorelacija 6. Preizkušanje hipotez in p-vrednost: pomembnost, moč in več primerjav 7. p-hacking, HARKing in statistična integriteta: pasti v dobi umetne inteligence 8. Analiza časovnih vrst: stacionarnost, ARIMA in napovedovanje 9. Vzročna zveza in analiza politike: DiD, IV, RDD in umetna inteligenca 10. Generiranje kode in ponovljivost: R/Python, različice in ponovljivost 11. Pisanje poročil, komunikacija in etika: Predstavitev rezultatov in sporočanje meja

Enota 10 / 11

Generiranje kode in ponovljivost: R/Python, različice in ponovljivost

Dobički:

Sposobnost preverjanja z branjem in testiranjem kode za analizo R/Python, ki jo je ustvarila umetna inteligenca, in vzpostavitve ponovljivega projekta s semenom, zaklepanjem različice in strukturo map
Sposobnost uporabe nadzora različic (Git), pismenega programiranja (R Markdown/Quarto/Jupyter) in upravljanja okolja s podporo umetne inteligence, zaradi česar je analiza ponovljiva od začetka do konca
Sposobnost izvajanja testiranja enote in preverjanja zdravega razuma, da se ujamejo tihe napake v kodi AI (napačno spajanje, puščanje, zgrešen filter)

nekdanji Naprej