Bạn có thể sử dụng ActableAI để tìm hiểu và ước lượng mỗi học viên có mức độ tương quan với các khoá học và khía cạnh tích cực của khoá học đã được hấp thụ. Điều này cũng chỉ ra các hiểu biết hơn về những tiến triển trong các quá trình đào tạo và hiệu ứng của các chi phí và đầu từ trên các khoá học.
Trong ví dụ cụ thể này, chúng tôi sử dụng suy luận nhân quả của mình để ước tính mối quan hệ nhân quả giữa chương trình đào tạo việc làm và thu nhập thực tế của người tham dự chương trình. Như một tập dữ liệu ví dụ, chúng tôi đang sử dụng một tập dữ liệu cổ điển từ Lalonde 1986 được sử dụng rộng rãi trong giới học thuật. Video dưới đây cho thấy kết quả phân tích suy luận thông thường của chúng tôi ước tính xem việc tham dự một chương trình đào tạo việc làm (điều trị) có bất kỳ tác động nào đến thu nhập thực tế của bạn hay không (re78).
Bộ dữ liệu bao gồm 445 quan sát trên 12 biến. Thông tin thêm về bộ dữ liệu có thể được tìm thấy ở đây: Lalonde 1986 và Dehejia &; Wahba 1999 nghiên cứu khoa học. Dưới đây là 12 biến và mô tả của chúng.
Tuổi: tuổi tính bằng năm
EDUC: Năm học
Màu đen: biến chỉ báo cho người da đen
Hisp: biến chỉ báo cho người gốc Tây Ban Nha
Kết hôn: Biến chỉ số cho tình trạng võ
Nodegr: biến chỉ số cho bằng tốt nghiệp trung học
RE74: Thu nhập thực tế năm 1974
RE75: Thu nhập thực tế năm 1975
RE78: Thu nhập thực tế năm 1978
U74: Biến chỉ số cho thu nhập năm 1974 bằng 0
U75: Biến chỉ số cho thu nhập năm 1975 bằng 0
Điều trị: một biến chỉ số cho tình trạng điều trị
