Phân tích nguyên nhân và chính sách: DiD, IV, RDD và Trí tuệ nhân tạo

Lợi nhuận:

• Hiểu được sự khác biệt giữa mối tương quan và quan hệ nhân quả cũng như logic của các thiết kế như sai phân trong khác biệt (DiD), biến công cụ (IV), gián đoạn hồi quy (RDD) với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo
• Có thể thấy giả định xác định mà mỗi thiết kế dựa trên (xu hướng song song, hạn chế loại trừ, tính liên tục trong tính không liên tục) và vai trò của AI trong việc tạo mã kiểm tra/phòng thủ
• Khả năng đánh giá một cách phê phán chiến lược nhận biết và xác định các cách giải thích về trí tuệ nhân tạo tạo ra các tuyên bố nhân quả quá mức từ dữ liệu quan sát.