ఎకనామెట్రిక్స్ మరియు స్టాటిస్టిక్స్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్: పాత్రలు, సరిహద్దులు, ప్రమాణీకరణ మరియు గోప్యత

లాభాలు:

• అనుభావిక వర్క్‌ఫ్లో (డేటా క్లీనింగ్, కోడ్, విజువలైజేషన్, డ్రాఫ్ట్ ఇంటర్‌ప్రెటేషన్) కృత్రిమ మేధస్సు నిజ సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది మరియు టాస్క్ రిస్క్ స్థాయిని బట్టి మోడల్ ఎంపిక, కారణవాద క్లెయిమ్ మరియు ప్రచురణ నిర్ణయం వంటి నిర్ణయాలను నిపుణుడికి వదిలివేయడం వంటివి గుర్తించగలవు.
• ప్రతి కృత్రిమ మేధస్సు అవుట్‌పుట్‌ను (సంఖ్య, గుణకం, కోడ్, వ్యాఖ్య) తిరిగి లెక్కించడం, మూలానికి లింక్ చేయడం మరియు గణాంక వడపోత దశల ద్వారా ధృవీకరించే క్రమశిక్షణను వర్తింపజేయగల సామర్థ్యం.
• KVKK/GDPR మరియు డేటా వినియోగ ఒప్పందాల పరిధిలో మైక్రో డేటా మరియు కాన్ఫిడెన్షియల్/లైసెన్స్ డేటా సెట్‌లను సురక్షితంగా ప్రాసెస్ చేయగల సామర్థ్యం మరియు తగిన సాధనాలను ఎంచుకునే అలవాటును పొందడం.

ఎకనామెట్రీషియన్ లేదా అప్లైడ్ స్టాటిస్టిషియన్ డెస్క్‌పై ప్రతిరోజూ అవే ప్రశ్నలు పునరావృతమవుతాయి: ఈ డేటా నమ్మదగినదేనా; ఈ తప్పిపోయిన విలువలతో ఏమి చేయాలి? ఈ తిరోగమనం యొక్క గుణకం నిజంగా ఏమి చెబుతుంది? ఈ సంబంధం కారణ సంబంధమా లేదా కేవలం సహసంబంధమైనదా? ఈ p-విలువ ముఖ్యమైనది కాబట్టి, నేను దానిని వ్యాసంలో లేదా పాలసీ క్లుప్తంగా వ్రాయవచ్చా? ఈ ప్రశ్నలలో కొన్ని పునరావృతమయ్యేవి, కోడ్-ఇంటెన్సివ్ మరియు సమయం తీసుకునేవి: డేటాను శుభ్రపరచడం, అదే గ్రాఫ్‌ను పదిసార్లు ప్లాట్ చేయడం, R లేదా పైథాన్ కోడ్‌ను డీబగ్గింగ్ చేయడం, ఫలితాలను టేబుల్‌లోకి స్ట్రింగ్ చేయడం. ఇతరులు ప్రత్యక్షంగా అన్వేషణ యొక్క ప్రామాణికతను, ప్రచురణ యొక్క నిజాయితీని లేదా విధాన నిర్ణయం యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ణయిస్తారు.

కృత్రిమ మేధస్సు (సంక్షిప్తంగా AI, AI - మానవులలాగా టెక్స్ట్ మరియు కోడ్‌ని ఉత్పత్తి చేయగల కంప్యూటర్ సిస్టమ్‌లు, నమూనాలను గుర్తించడం, డేటాను సంగ్రహించడం మరియు వ్యాఖ్యానాలు రాయడం; నేడు ఎక్కువగా ఉపయోగించే రూపం పెద్ద భాషా నమూనాలు, అంటే భారీ టెక్స్ట్‌పై శిక్షణ పొందిన మరియు తదుపరి పదాన్ని అంచనా వేయడం ద్వారా వాక్యాలను రూపొందించే సిస్టమ్‌లు) ఈ పట్టిక మధ్యలో ఉన్నాయి. సరిగ్గా ఉపయోగించినప్పుడు, ఇది గంటల కొద్దీ డేటా క్లీనింగ్ కోడ్‌ని నిమిషాలకు తగ్గిస్తుంది, సంక్లిష్టమైన గణాంక పరీక్ష యొక్క వాక్యనిర్మాణాన్ని మీకు గుర్తు చేస్తుంది లేదా గుణకం యొక్క వివరణను డ్రాఫ్ట్ చేస్తుంది. తప్పుగా ఉపయోగించినప్పుడు, అది అకారణంగా ఖచ్చితంగా కానీ పూర్తిగా కల్పించబడిన సంఖ్యను, తప్పుడు ప్రాముఖ్యతను లేదా కారణరహిత సంబంధాన్ని "కనుగొనడం"గా చూపుతుంది.

ఈ మొదటి యూనిట్ సాఫ్ట్‌వేర్ పరిచయం కాదు. మీ అనుభావిక వర్క్‌ఫ్లోలో AIని ఎక్కడ ఉంచాలి మరియు ఎక్కడ ఉంచకూడదో స్పష్టం చేయడం దీని ఉద్దేశ్యం. ఎకనామెట్రిక్స్ అనేది "పద్ధతి-క్లిష్టమైన" మరియు పరోక్షంగా "నిర్ణయం-క్లిష్టమైన" ఫీల్డ్: మీరు రూపొందించిన మోడల్ యొక్క గుణకం సెంట్రల్ బ్యాంక్ వడ్డీ రేటు నిర్ణయం, రెగ్యులేటర్ యొక్క పాలసీ మార్పు లేదా సంస్థ యొక్క మిలియన్-డాలర్ పెట్టుబడికి ఇన్‌పుట్ కావచ్చు. మొదటి నుండి ప్రాథమిక సూత్రాన్ని నిర్దేశిద్దాం: కృత్రిమ మేధస్సు అనేది విశ్లేషణ సహాయకుడు, పరిశోధకుడు కాదు. మోడల్ ఎంపిక, గుర్తింపు వ్యూహం, కారణాన్ని నిర్ధారించడం, ప్రచురణ మరియు విధాన నిర్ణయాల బాధ్యత మరియు తుది ఆమోదం సమర్థ నిపుణుడిపై ఉంటుంది.

అనుభావిక వర్క్‌ఫ్లో మరియు AI యొక్క స్థానం యొక్క పొరలు

అనుభావిక అధ్యయనాన్ని మూడు పొరలుగా విభజించడం ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. ఎగ్జిక్యూషన్ లేయర్ అనేది రోజువారీ సాంకేతిక పని: డేటా క్లీనింగ్ కోడ్, గ్రాఫ్ డ్రాయింగ్, టేబుల్ ఫార్మాటింగ్, సింటాక్స్ డీబగ్గింగ్. పద్ధతి పొర అనేది విశ్లేషణాత్మక నిర్ణయం: ఏ మోడల్, ఏ గుర్తింపు వ్యూహం, ఏ పరీక్ష, ఏ ఊహ తనిఖీ. అన్వేషణ మరియు నిర్ణయ పొర అనేది అన్వేషణల యొక్క అర్థం: గుణకం ఏమి చెబుతుంది, అది కారణమైనది, విధానానికి దాని అర్థం ఏమిటి, అది ప్రచురించబడాలి. AI అన్ని మూడు పొరలను తాకుతుంది, కానీ ప్రతి దానిలో వేర్వేరు అధికారం ఉంటుంది. ఎగ్జిక్యూషన్ లేయర్ వద్ద, AI త్వరగా డ్రాఫ్ట్ చేస్తుంది మరియు కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది; వివరణ మరియు నిర్ణయ పొర వద్ద, ఇన్‌పుట్ మాత్రమే ఇవ్వబడుతుంది మరియు నిపుణుడు నిర్ణయం తీసుకుంటాడు.

ప్రారంభం నుండి కొన్ని ప్రాథమిక పదాలను నిర్వచిద్దాం. ఎకనామెట్రిక్స్ అనేది ఆర్థిక మరియు సామాజిక డేటాను గణాంక పద్ధతులతో విశ్లేషించి సంబంధాలను కొలిచే శాఖ. రిగ్రెషన్ అనేది ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ వివరణాత్మక వేరియబుల్స్ (ఇండిపెండెంట్ వేరియబుల్స్)తో ఫలితం వేరియబుల్ (డిపెండెంట్ వేరియబుల్) యొక్క సంబంధాన్ని సంఖ్యాపరంగా మోడల్ చేసే పద్ధతి. కోఎఫీషియంట్ అనేది ఒక వివరణాత్మక వేరియబుల్‌లో సగటున ఎన్ని యూనిట్ల మార్పును ఫలిత వేరియబుల్‌తో అనుబంధించబడిందో చూపే సంఖ్య. p-విలువ అనేది వాస్తవంగా ఎటువంటి ప్రభావం లేనప్పుడు గమనించిన ఫలితం (లేదా మరింత తీవ్రమైన ఫలితం) యాదృచ్ఛికంగా సంభవించే సంభావ్యత. మేము ఈ భావనలను క్రింది యూనిట్లలో ఒక్కొక్కటిగా వివరిస్తాము; ప్రస్తుతానికి, ఇది తెలుసుకోండి: వీటన్నింటిలో, AI మీకు బ్లూప్రింట్, కోడ్ మరియు వివరణను ఇస్తుంది, కానీ ఇది శాస్త్రీయ నిర్ణయాలు తీసుకోదు.

కింది పట్టిక మిషన్ ద్వారా AI యొక్క పాత్ర మరియు ప్రమాద స్థాయిని సంగ్రహిస్తుంది:

తపన

AI పాత్ర

ప్రమాద స్థాయి

ఎవరు ఆమోదిస్తారు

డేటా శానిటైజేషన్ కోడ్ రాయడం

కోడ్ జెనరేటర్

తక్కువ

స్వయంగా విశ్లేషకుడు (కోడ్ పరీక్షతో)

చార్ట్/టేబుల్ డ్రాఫ్ట్

స్కెచ్ జనరేటర్

తక్కువ

విశ్లేషకుడు

టెస్ట్/మోడల్ సింటాక్స్ రిమైండర్

రిఫరెన్స్ అసిస్టెంట్

తక్కువ-మధ్యస్థ

విశ్లేషకుడు

డ్రాఫ్ట్ కోఎఫీషియంట్ ఇంటర్‌ప్రెటేషన్

డ్రాఫ్ట్ రచయిత

మధ్యస్థ

ఆర్థికశాస్త్ర నిపుణుడు

మోడల్/గుర్తింపు వ్యూహం ఎంపిక

సహాయక ఇన్పుట్

అధిక

నిపుణుడు పరిశోధకుడు

కారణ దావా

కేవలం చిత్తుప్రతి, అంతిమ పదం కాదు

చాలా ఎక్కువ

నిపుణుడు + పీర్ సమీక్ష

ప్రచురణ/విధాన నిర్ణయం

ఇన్పుట్ మాత్రమే

చాలా ఎక్కువ

బాధ్యతగల పరిశోధకుడు/సంస్థ

ఈ పట్టికలోని ఒక పంక్తిని గుర్తుంచుకోండి: ప్రమాదం పెరిగేకొద్దీ, AI పాత్ర తగ్గిపోతుంది మరియు నిపుణుల ఆమోదం పెరుగుతుంది.

"ధృవీకరణ" ఎందుకు ఈ వ్యాపారం యొక్క గుండె

భాషా నమూనాలు వారి సమాధానంలో నమ్మకంగా కనిపిస్తున్నాయి, కానీ అవి ఖచ్చితంగా తెలియకపోవచ్చు. సాంకేతిక భాషలో, దీనిని భ్రాంతి అని పిలుస్తారు: ఇది వాస్తవమైనట్లుగా, ఒక సరళమైన వాక్యంలో ఉనికిలో లేని సమాచారాన్ని మోడల్ యొక్క కల్పన. ఎకనోమెట్రిషియన్‌కి, ఇది ఘోరమైన ఉచ్చు. మోడల్ మీకు "2015-2020 మధ్య Türkiyeలో నిరుద్యోగం మరియు ద్రవ్యోల్బణం మధ్య సహసంబంధం 0.62" వంటి ఖచ్చితమైన సంఖ్యను అందించగలదు; అయితే, అతను మీ డేటాను ఎప్పుడూ చూడలేదు మరియు ఈ నంబర్ పూర్తిగా రూపొందించబడింది. లేదా "వైట్ టెస్ట్ p-విలువ 0.03" అని చెప్పవచ్చు; అయితే అది ఎలాంటి పరీక్షలను నిర్వహించలేదు. ఇది వాస్తవంగా లేని ఆర్గ్యుమెంట్‌తో R ఫంక్షన్‌ని కాల్ చేయవచ్చు. అతను మూడింటినీ ఒకే పటిమతో పాడాడు; తప్పు నుండి మంచిని వేరు చేసే ఏకైక విషయం మీ జ్ఞానం మరియు ధృవీకరించే మీ అలవాటు.

ధృవీకరణ క్రమశిక్షణ మూడు దశలను కలిగి ఉంటుంది:

1. మీ స్వంత వాతావరణంలో తిరిగి లెక్కించండి / అమలు చేయండి: AI మెమరీ నుండి కాకుండా, మీ స్వంత డేటాతో R/Pythonలో AI అందించిన ప్రతి సంఖ్య, నిష్పత్తి, పరీక్ష ఫలితం మరియు గుణకం లెక్కించండి. కోడ్‌ను వ్రాయడానికి AIని ఉపయోగించండి, ఫలితాన్ని గుర్తుంచుకోవద్దు. కోడ్‌ని అమలు చేయండి, మీరు అవుట్‌పుట్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తారు.
2. మూలానికి లింక్: పద్ధతి నియమాలు, సూత్రాలు మరియు నిర్వచనాల కోసం పాఠ్యపుస్తకాలు, పద్ధతుల కథనాలు మరియు అధికారిక పత్రాలపై ఆధారపడండి. AI యొక్క ప్రకటన "ఈ పరీక్ష యొక్క ఊహ" విశ్వసనీయ మూలంతో నిర్ధారించండి.
3. గణాంక వడపోత: అవుట్‌పుట్ గణాంక తర్కానికి విరుద్ధంగా ఉందో లేదో నిపుణుల దృష్టితో పరీక్షించండి (ఊహలు, నమూనా, ప్రభావం పరిమాణం, అనిశ్చితి). "అర్ధవంతమైన కానీ అసంబద్ధమైన" ఫలితాన్ని తిరస్కరించండి.

హెచ్చరిక: ఆర్టికల్, థీసిస్ లేదా పాలసీ నోట్‌లో AI రూపొందించిన గుణకం, పరీక్ష లేదా వ్యాఖ్యానాన్ని ధృవీకరించకుండా ఉంచడం అనేది సమీక్షించని అన్వేషణను ప్రచురించడం లాంటిది. అవుట్‌పుట్ నిష్ణాతులు కాబట్టి నిజం కాదు; సంఖ్య ఖచ్చితంగా అనిపించినందున, అది నిజం కాదు.

గోప్యత: మైక్రో డేటా మరియు లైసెన్స్ పొందిన డేటా ప్రైవేట్‌గా రక్షించబడతాయి

మైక్రోడేటా (వ్యక్తిగత, గృహ, సంస్థ లేదా రోగి స్థాయిలో ఒకే రికార్డులు) తరచుగా ఎకనోమెట్రిక్స్‌లో ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ డేటాలో ఎక్కువ భాగం వ్యక్తిగత డేటా మరియు Türkiyeలో KVKK (వ్యక్తిగత డేటా రక్షణ చట్టం) మరియు ఐరోపాలో GDPR కింద రక్షించబడింది. అదనంగా, టర్క్‌స్టాట్, సెంట్రల్ బ్యాంక్‌లు, ప్యానెల్ డేటా ప్రొవైడర్లు మరియు వాణిజ్య వనరులు తరచుగా డేటా వినియోగ ఒప్పందంతో డేటాను అందిస్తాయి; ఈ ఒప్పందాలు మూడవ పక్షాలకు డేటాను బదిలీ చేయడాన్ని నిషేధించాయి. గుర్తింపు సమాచారం, ఆదాయం, ఆరోగ్యం లేదా కంపెనీ రహస్యాలను కలిగి ఉన్న పట్టికను పబ్లిక్ AI చాట్ టూల్‌లో అతికించడం KVKK/GDPR ఉల్లంఘన మరియు ఒప్పంద ఉల్లంఘన రెండూ; ఎందుకంటే డేటా బాహ్య సర్వర్‌కి వెళుతుంది మరియు కొన్ని సాధనాల్లో మోడల్ శిక్షణలో ఉపయోగించవచ్చు.

నియమం చాలా సులభం: డేటాను దాని స్వంత సురక్షిత వాతావరణంలో ఉంచండి, కోడ్ మరియు పద్ధతుల కోసం మాత్రమే AIని అడగండి. ఆదర్శ వర్క్‌ఫ్లో ఇది: విశ్లేషణ కోడ్ కోసం AIని అడగండి, మీరు మీ స్వంత కంప్యూటర్/ఎంటర్‌ప్రైజ్ సర్వర్‌లో నిజమైన డేటాతో కోడ్‌ను అమలు చేయండి. మీరు నిజంగా తప్పనిసరిగా డేటాను భాగస్వామ్యం చేస్తే, అనామకీకరించండి (ID ఫీల్డ్‌లను తీసివేయండి), మొత్తం (వ్యక్తిగతంగా కాకుండా సగటు/గణన) మరియు సంస్థాగతమైన, డేటా ప్రాసెసింగ్ ఒప్పందాన్ని కలిగి ఉన్న మరియు విద్యలో మీ డేటాను ఉపయోగించని సాధనాలను ఎంచుకోండి.

మూడు చిన్న కేసులు

కేసు 1 - సురక్షితమైన మరియు సమర్థవంతమైన ఉపయోగం. ఒక పరిశోధకుడు మొదట 40,000 వరుసల గృహ బడ్జెట్ డేటాను మాన్యువల్‌గా క్లీన్ చేయడానికి 6 గంటలు గడిపాడు. డేటాను అస్సలు పంచుకోకుండా, అతను వేరియబుల్ పేర్లు మరియు నిర్మాణాన్ని AIకి వివరించాడు మరియు క్లీనింగ్ కోడ్‌ను అడిగాడు. AI ఒక R స్క్రిప్ట్‌ను రూపొందించింది; పరిశోధకుడు తన స్వంత వాతావరణంలో కోడ్‌ను అమలు చేసాడు, ప్రతి దశ యొక్క పంక్తుల సంఖ్య మరియు సారాంశ గణాంకాలను తనిఖీ చేశాడు మరియు రెండు లాజిక్ లోపాలను పరిష్కరించాడు. వ్యవధి: 6 గంటలకు బదులుగా 70 నిమిషాలు. డేటా బయటకు వెళ్లలేదు; బాధ్యత పరిశోధకుడిదే.

కేసు 2 — ధృవీకరించబడని నంబర్ ట్రాప్. "GDP వృద్ధికి మరియు విదేశీ ప్రత్యక్ష పెట్టుబడులకు మధ్య ఉన్న స్థితిస్థాపకత ఏమిటి" అని ఒక గ్రాడ్యుయేట్ విద్యార్థి AIని అడిగాడు. ఏ డేటాకు యాక్సెస్ లేనప్పటికీ AI నమ్మకంగా "సుమారు 0.34" సంఖ్యను ఇచ్చింది. విద్యార్థి సాహిత్య సారాంశంలో ఇలా వ్రాసాడు; అతని సలహాదారు మూలం గురించి అడిగినప్పుడు, ఆ సంఖ్యకు ఎటువంటి ఆధారం లేదని మరియు పూర్తిగా కల్పితమని తేలింది. తప్పు: AI నుండి డేటా మరియు వనరులను ఇవ్వకుండా ఖచ్చితమైన గణాంకాలను ఆశించడం.

కేసు 3 - గోప్యత మరియు ఒప్పంద ఉల్లంఘన. ఒక విశ్లేషకుడు కంపెనీ పేరు మరియు టర్నోవర్‌ని కలిగి ఉన్న లైసెన్స్ పొందిన కంపెనీ ప్యానెల్ నుండి అందుకున్న Excelని పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న AI సాధనానికి అప్‌లోడ్ చేసి, "ప్యానెల్ రిగ్రెషన్ చేయండి" అని చెప్పాడు. డేటా ప్రొవైడర్ యొక్క ఒప్పందం మూడవ పార్టీ సిస్టమ్‌లకు డేటా బదిలీని నిషేధించింది; ఈ సంఘటన సమ్మతి సమీక్షను ప్రేరేపించింది. కంపెనీ పేర్లను అనామక కోడ్‌లతో భర్తీ చేయడం లేదా డేటాను భాగస్వామ్యం చేయకపోవడం మరియు ప్యానెల్ రిగ్రెషన్ కోడ్‌ను మాత్రమే అభ్యర్థించడం మరియు దాని స్వంత వాతావరణంలో అమలు చేయడం సరైన మార్గం.

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్:

ద్రవ్యోల్బణం మరియు నిరుద్యోగం మధ్య సంబంధాన్ని విశ్లేషించండి మరియు గుణకాన్ని పేర్కొనండి.

ఈ దావా తప్పు: AIకి డేటా ఏదీ ఇవ్వబడలేదు, ఏ దేశం, ఏ కాలం, ఏ మోడల్ అనేది స్పష్టంగా లేదు. AI రూపొందించిన గుణకంతో మాత్రమే సమాధానం ఇవ్వగలదు.

శక్తివంతమైన ప్రాంప్ట్:

మీ పాత్ర: మీరు ఎకనామెట్రిక్స్ పరిశోధకుడికి సహాయం చేసే విశ్లేషణ సహాయకుడు. నేను మీతో డేటాను పంచుకోను; నాకు RUNNABLE R కోడ్ కావాలి. నా వద్ద వార్షిక ప్యానెల్ ఉంది: వేరియబుల్స్ దేశం, సంవత్సరం, నిరుద్యోగం, ద్రవ్యోల్బణం (అన్ని సంఖ్యలు). టాస్క్: 1) నిరుద్యోగం ~ ద్రవ్యోల్బణం (plm ప్యాకేజీ) కోసం స్థిర ప్రభావాల ప్యానెల్ రిగ్రెషన్ కోడ్‌ను వ్రాయండి, 2) కోడ్‌లోని ప్రతి దశను వ్యాఖ్య లైన్‌తో వివరించండి, 3) గుణకం రిలేషనల్‌గా అన్వయించబడాలని గమనించండి, CAUSAL కాదు, 4) మీకు ఖచ్చితంగా తెలియని ఫంక్షన్ వాదనను రూపొందించండి; నేను నా స్వంత వాతావరణంలో ఫలితాన్ని అమలు చేసి ధృవీకరిస్తాను.

ఈ అభ్యర్థనలో, ఏ డేటా భాగస్వామ్యం చేయబడదు, పాత్ర, ప్యాకేజీలు, వ్యాఖ్యల అంచనా మరియు "కల్పన" నిషేధం స్పష్టంగా ఉన్నాయి. మీరు ఇప్పటికీ అవుట్‌పుట్‌ను మీరే అమలు చేసి, ధృవీకరించండి.

కింది పట్టిక ఈ పాఠంలోని ఒక-వాక్య నియమాలను సంగ్రహిస్తుంది:

సూత్రం

దాని అర్థం ఏమిటి

AI సహాయకుడు

శాస్త్రీయ నిర్ణయం మరియు బాధ్యత నిపుణుడిదే

కోడ్‌ను అభ్యర్థించండి, ఫలితాన్ని రూపొందించండి

AIకి నంబర్ గుర్తులేదు; మీరు దాన్ని అమలు చేసి లెక్కించండి

డేటా ఉంచండి

మైక్రో/లైసెన్స్ డేటా సురక్షిత వాతావరణాన్ని వదిలిపెట్టదు

ధృవీకరించండి

ప్రతి సమస్య, కోడ్, వ్యాఖ్య తనిఖీ చేయబడుతుంది; కల్పన తిరస్కరించబడింది

సాధారణ తప్పులు

• డేటా ఇవ్వకుండా AI నుండి ఖచ్చితమైన గణాంకాలను ఆశించడం. మోడల్ డేటాను యాక్సెస్ చేయదు; ఇది ఇచ్చే గుణకం, సహసంబంధం మరియు p-విలువ నకిలీవి. ఎల్లప్పుడూ కోడ్‌ను అభ్యర్థించండి మరియు ఫలితాన్ని మీరే రూపొందించండి.
• భ్రాంతి కలిగించే విధులపై ఆధారపడటం. AI ఉనికిలో లేని R/Python ఫంక్షన్ లేదా వాదనను సూచించవచ్చు. కోడ్‌ని అమలు చేయకుండా మరియు ధృవీకరించకుండా అంగీకరించవద్దు.
• మైక్రోడేటాను పబ్లిక్ టూల్‌కి అప్‌లోడ్ చేస్తోంది. ఇది KVKK/GDPR మరియు డేటా వినియోగ ఒప్పందాన్ని ఉల్లంఘించడం. డేటాను అజ్ఞాతీకరించండి లేదా అస్సలు భాగస్వామ్యం చేయవద్దు.
• ఖచ్చితత్వం కోసం పొరపాటు పటిమ. బాగా వ్రాసిన సమీక్ష సరికాదు. వాక్యం యొక్క అందం రుజువు కాదు.
• నియంత్రణ లేకుండా కారణ భాషని అంగీకరించడం. YZ తరచుగా "X Y పెంచుతుంది" అని చెబుతుంది; అయితే చాలా తిరోగమనాలు సంబంధాలను మాత్రమే చూపుతాయి. డిజైన్‌తో కారణ దావాను సమర్థించండి.

చిట్కా: AIతో పని చేస్తున్నప్పుడు, ఈ ప్రశ్నను మీరే ప్రశ్నించుకోండి: "రిఫరీ లేదా ఆడిటర్ ఈ అవుట్‌పుట్ కోసం అడిగితే, నేను మూలాన్ని మరియు ఖాతాను చూపించవచ్చా?" సమాధానం లేదు అయితే, అవుట్‌పుట్ ఇంకా ఉపయోగం కోసం సిద్ధంగా లేదు.

సారాంశంలో

ఎకోనోమెట్రిక్స్ మరియు స్టాటిస్టిక్స్ వర్క్‌ఫ్లో యొక్క ఎగ్జిక్యూషన్ లేయర్ (కోడ్, క్లీనప్, గ్రాఫ్, డ్రాఫ్ట్)లో AI నిజమైన మరియు భారీ త్వరణాన్ని అందిస్తుంది; అయినప్పటికీ, మోడల్ ఎంపిక, కారణవాదం, వివరణ, ప్రచురణ మరియు విధాన నిర్ణయాలు నిపుణుడికి చెందినవి. మూడు ప్రాథమిక విభాగాలు: సంఖ్య యొక్క AIకి గుర్తు చేయవద్దు, కోడ్ కోసం అడగండి మరియు ఫలితాన్ని మీరే రూపొందించండి మరియు ధృవీకరించండి; సురక్షిత వాతావరణం నుండి మైక్రో/లైసెన్స్ డేటాను తీసివేయవద్దు; ప్రతి అవుట్‌పుట్‌ను గణాంక ఫిల్టర్. ధృవీకరించని AI అవుట్‌పుట్ రివ్యూ చేయని అన్వేషణ ఎంత ప్రమాదకరమో.

అప్లికేషన్ టాస్క్

మీ స్వంత (లేదా ఉదాహరణ) డేటా సెట్‌ను పరిగణించండి. డేటాను భాగస్వామ్యం చేయకుండా, వేరియబుల్ నిర్మాణాన్ని వివరించడం ద్వారా వివరణాత్మక గణాంకాలు మరియు సాధారణ గ్రాఫ్‌ను రూపొందించే R లేదా పైథాన్ కోడ్ కోసం AIని అడగండి. మీ స్వంత వాతావరణంలో ఇన్‌కమింగ్ కోడ్‌ని అమలు చేయండి. ఆపై చెక్‌లిస్ట్ ఉంచండి: (1) కోడ్ లోపాలు లేకుండా అమలు చేయబడిందా, (2) మీరు ఊహించిన విధంగా పంక్తులు/పరిశీలనల సంఖ్య, (3) AI యొక్క వ్యాఖ్య వాక్యాలలో ఏది కారణ భాషను ఉపయోగిస్తుంది మరియు పరిష్కరించబడాలి. ఒక పేరాలో, AI మిమ్మల్ని రక్షించిన సమయం మరియు మీరు పట్టుకున్న కనీసం ఒక బగ్ గురించి వ్రాయండి.

చెక్లిస్ట్

• [ ] నేను నిర్దిష్ట గణాంకాల కోసం AIని అడగలేదు; నేను కోడ్‌ని అభ్యర్థించాను మరియు ఫలితాన్ని నేనే రూపొందించాను.
• [ ] నేను నా స్వంత వాతావరణంలో ఇచ్చిన ప్రతి సంఖ్య మరియు పరీక్ష ఫలితాన్ని తిరిగి లెక్కించాను.
• [ ] ఇది ఉపయోగించే విధులు/వాదనలు వాస్తవానికి ఉన్నాయని నేను ధృవీకరించాను.
• [ ] నేను మైక్రో/పర్సనల్/లైసెన్స్ డేటాను పబ్లిక్ టూల్‌కి అప్‌లోడ్ చేయలేదు.
• [ ] నేను కారణ భాష ఉన్న వ్యాఖ్యలను గుర్తించాను మరియు వాటిని సంబంధిత భాషకు తరలించాను.
• [ ] నేను అవుట్‌పుట్ యొక్క మూలం మరియు అకౌంటింగ్‌ను ఆడిటర్‌కు చూపించగలను.