یونٹس
1. اکنامیٹرکس اور شماریات میں مصنوعی ذہانت: کردار، حدود، توثیق اور رازداری 2. ڈیٹا کی صفائی اور تیاری: غائب ڈیٹا، آؤٹ لیرز، اور کوڈنگ 3. تحقیقی ڈیٹا کا تجزیہ اور تصور: مصنوعی ذہانت کے ساتھ گرافنگ اور تشریح 4. لکیری رجعت: ماڈل کی تعمیر، قابلیت کی تشریح اور مفروضے۔ 5. رجعت کی تشخیص اور خلاف ورزیاں: ہم آہنگی، ہیٹروسسیڈیسٹیسٹی، خودکار تعلق 6. مفروضے کی جانچ اور پی ویلیو: اہمیت، طاقت، اور ایک سے زیادہ موازنہ 7. پی ہیکنگ، ہارکنگ اور شماریاتی سالمیت: مصنوعی ذہانت کے دور میں نقصانات 8. ٹائم سیریز تجزیہ: سٹیشناریٹی، ARIMA اور پیشن گوئی 9. وجہ اور پالیسی تجزیہ: DiD، IV، RDD اور مصنوعی ذہانت 10. کوڈ جنریشن اور تولیدی صلاحیت: R/Python، Versioning اور Reproducibility 11. رپورٹ لکھنا، مواصلات، اور اخلاقیات: نتائج پیش کرنا اور بات چیت کی حدود
یونٹ 9 / 11

وجہ اور پالیسی تجزیہ: DiD، IV، RDD اور مصنوعی ذہانت

فائدہ:

  • ارتباط اور وجہ کے درمیان فرق کو سمجھنا اور مصنوعی ذہانت کی مدد سے ڈیزائن کی منطق جیسے فرق میں فرق (DiD)، آلہ کار متغیر (IV)، ریگریشن ڈس کانٹینیوٹی (RDD)
  • اس وضاحتی مفروضے کو دیکھنے کے قابل ہونا جس پر ہر ایک ڈیزائن کی بنیاد ہے (متوازی رجحانات، اخراج کی رکاوٹ، تسلسل میں تسلسل) اور ٹیسٹ/ڈیفنس کوڈ تیار کرنے میں AI کا کردار
  • مصنوعی ذہانت کی تشریحات کو پہچاننے اور شناخت کرنے کی حکمت عملی کا تنقیدی جائزہ لینے کی صلاحیت جو مشاہداتی اعداد و شمار سے ضرورت سے زیادہ وجہ کے دعوے پیدا کرتی ہے۔
پچھلا اگلا