Birliklar

1. Ekonometrika va statistikada sun'iy intellekt: rollar, chegaralar, autentifikatsiya va maxfiylik 2. Ma'lumotlarni tozalash va tayyorlash: etishmayotgan ma'lumotlar, chetga chiqishlar va kodlash 3. Tadqiqot ma'lumotlarini tahlil qilish va vizualizatsiya: sun'iy intellekt yordamida grafik va talqin qilish 4. Chiziqli regressiya: model qurish, koeffitsientni talqin qilish va taxminlar 5. Regressiya diagnostikasi va buzilishlari: kollinearlik, heteroskedastiklik, avtokorrelyatsiya 6. Gipoteza sinovi va p-qiymati: ahamiyat, kuch va bir nechta taqqoslash 7. p-hacking, HARKing va statistik yaxlitlik: sun'iy intellekt davridagi tuzoqlar 8. Vaqt seriyasining tahlili: statsionarlik, ARIMA va prognozlash 9. Sabab va siyosat tahlili: DiD, IV, RDD va sun'iy intellekt 10. Kodni yaratish va takrorlash imkoniyati: R/Python, versiya va takror ishlab chiqarish 11. Hisobot yozish, muloqot va axloq: natijalarni taqdim etish va chegaralarni bildirish

Birlik 9 / 11

Sabab va siyosat tahlili: DiD, IV, RDD va sun'iy intellekt

Daromadlar:

Sun'iy intellekt yordamida korrelyatsiya va nedensellik o'rtasidagi farqni va farq-farq (DiD), instrumental o'zgaruvchi (IV), regressiya uzluksizligi (RDD) kabi dizaynlar mantiqini tushunish
Har bir dizayn asos bo'lgan aniqlovchi taxminni (parallel tendentsiyalar, istisno cheklovlari, uzilishdagi uzluksizlik) va sinov/mudofaa kodini ishlab chiqarishda AIning rolini ko'rish imkoniyati
Kuzatuv ma'lumotlaridan haddan tashqari sababchi da'volarni keltirib chiqaradigan sun'iy intellektning talqinlarini tan olish va aniqlash strategiyasini tanqidiy baholash qobiliyati.

Oldingi Keyingi