Đơn vị
1. Trí tuệ nhân tạo trong Kinh tế lượng và Thống kê: Vai trò, Ranh giới, Xác thực và Quyền riêng tư 2. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu: Thiếu dữ liệu, ngoại lệ và mã hóa 3. Phân tích và trực quan hóa dữ liệu thăm dò: Vẽ đồ thị và diễn giải bằng trí tuệ nhân tạo 4. Hồi quy tuyến tính: Xây dựng mô hình, diễn giải hệ số và giả định 5. Chẩn đoán hồi quy và vi phạm: Cộng tuyến, Phương sai thay đổi, Tự tương quan 6. Kiểm tra giả thuyết và giá trị p: Ý nghĩa, sức mạnh và nhiều so sánh 7. p-hacking, HARKing và tính toàn vẹn thống kê: Cạm bẫy trong thời đại trí tuệ nhân tạo 8. Phân tích chuỗi thời gian: Tính dừng, ARIMA và Dự báo 9. Phân tích nguyên nhân và chính sách: DiD, IV, RDD và Trí tuệ nhân tạo 10. Tạo và tái tạo mã: R/Python, Tạo phiên bản và Khả năng tái tạo 11. Viết báo cáo, giao tiếp và đạo đức: Trình bày kết quả và ranh giới giao tiếp
Đơn vị 10 / 11

Tạo và tái tạo mã: R/Python, Tạo phiên bản và Khả năng tái tạo

Lợi nhuận:

  • Khả năng xác minh bằng cách đọc và kiểm tra mã phân tích R/Python do trí tuệ nhân tạo tạo ra và thiết lập một dự án có thể tái tạo với cấu trúc hạt giống, khóa phiên bản và thư mục
  • Khả năng sử dụng kiểm soát phiên bản (Git), lập trình đọc viết (R Markdown/Quarto/Jupyter) và quản lý môi trường với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, giúp phân tích có thể lặp lại từ đầu đến cuối
  • Khả năng thực hiện kiểm tra đơn vị và kiểm tra độ tỉnh táo để phát hiện các lỗi thầm lặng trong mã AI (kết nối sai, rò rỉ, bộ lọc bị thiếu)
trước đó Tiếp theo