యూనిట్లు
1. ఎకనామెట్రిక్స్ మరియు స్టాటిస్టిక్స్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్: పాత్రలు, సరిహద్దులు, ప్రమాణీకరణ మరియు గోప్యత 2. డేటా క్లీనింగ్ మరియు ప్రిపరేషన్: మిస్సింగ్ డేటా, అవుట్‌లియర్స్ మరియు కోడింగ్ 3. అన్వేషణాత్మక డేటా విశ్లేషణ మరియు విజువలైజేషన్: కృత్రిమ మేధస్సుతో గ్రాఫింగ్ మరియు వివరణ 4. లీనియర్ రిగ్రెషన్: మోడల్ బిల్డింగ్, కోఎఫీషియంట్ ఇంటర్‌ప్రిటేషన్ మరియు అస్ప్షన్స్ 5. రిగ్రెషన్ డయాగ్నోస్టిక్స్ మరియు ఉల్లంఘనలు: కోలినియారిటీ, హెటెరోస్కేడాస్టిసిటీ, ఆటోకోరిలేషన్ 6. పరికల్పన పరీక్ష మరియు p-విలువ: ప్రాముఖ్యత, శక్తి మరియు బహుళ పోలికలు 7. p-హ్యాకింగ్, హార్కింగ్ మరియు గణాంక సమగ్రత: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యుగంలో ఆపదలు 8. సమయ శ్రేణి విశ్లేషణ: స్థిరత్వం, ARIMA మరియు అంచనా 9. కారణం మరియు విధాన విశ్లేషణ: డిఐడి, IV, RDD మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ 10. కోడ్ ఉత్పత్తి మరియు పునరుత్పత్తి: R/Python, సంస్కరణ మరియు పునరుత్పత్తి 11. రిపోర్ట్ రైటింగ్, కమ్యూనికేషన్ మరియు ఎథిక్స్: ఫలితాలను ప్రదర్శించడం మరియు సరిహద్దులను కమ్యూనికేట్ చేయడం
యూనిట్ 9 / 11

కారణం మరియు విధాన విశ్లేషణ: డిఐడి, IV, RDD మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్

లాభాలు:

  • సహసంబంధం మరియు కారణవాదం మధ్య వ్యత్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడం మరియు కృత్రిమ మేధస్సు మద్దతుతో డిఫరెన్స్-ఇన్-డిఫరెన్స్ (DiD), ఇన్‌స్ట్రుమెంటల్ వేరియబుల్ (IV), రిగ్రెషన్ డిస్‌కాంటిన్యూటీ (RDD) వంటి డిజైన్‌ల లాజిక్‌ను అర్థం చేసుకోవడం
  • ప్రతి డిజైన్ ఆధారంగా నిర్వచించే ఊహను చూడగలగడం (సమాంతర పోకడలు, మినహాయింపు పరిమితి, నిలిపివేతలో కొనసాగింపు) మరియు పరీక్ష/రక్షణ కోడ్‌ని ఉత్పత్తి చేయడంలో AI పాత్ర
  • పరిశీలనాత్మక డేటా నుండి అధిక కారణ వాదాలను ఉత్పత్తి చేసే కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క వివరణలను గుర్తించే మరియు గుర్తించే వ్యూహాన్ని విమర్శనాత్మకంగా అంచనా వేయగల సామర్థ్యం.
మునుపటి తదుపరి