کتاب کاربرد MCMC در استنتاج علّی غیرپارامتری
, ,

کتاب کاربرد MCMC در استنتاج علّی غیرپارامتری

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000027135 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کاربرد MCMC در استنتاج علّی غیرپارامتری

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: کاربرد MCMC در استنتاج علّی (Causal Inference)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر استنتاج علّی
  • 2. مبانی استنتاج علّی
  • 3. تعریف علیّت
  • 4. روش های استنتاج علّی
  • 5. محدودیت های روش های سنتی
  • 6. نیاز به رویکردهای انعطاف پذیر
  • 7. مقدمه ای بر روش های غیرپارامتری
  • 8. چرا غیرپارامتری؟
  • 9. مزایای رویکردهای غیرپارامتری
  • 10. معایب رویکردهای غیرپارامتری
  • 11. کاربرد استنتاج علّی غیرپارامتری
  • 12. چالش های استنتاج علّی غیرپارامتری
  • 13. مقدمه ای بر روش های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 14. مبانی احتمالات و آمار
  • 15. مبانی زنجیره مارکوف
  • 16. مبانی روش های مونت کارلو
  • 17. نیاز به MCMC در استنتاج علّی غیرپارامتری
  • 18. چالش های پیاده سازی MCMC
  • 19. مقدمه ای بر مدل های علّی
  • 20. نمودارهای علیّت (Causal Graphs)
  • 21. ساختار مدل های علّی
  • 22. معادله ساختاری (Structural Equations)
  • 23. مدل های علّی پیچیده
  • 24. مدل های علّی گسسته و پیوسته
  • 25. مدل های علّی با متغیرهای پنهان
  • 26. مقدمه ای بر استنتاج علّی غیرپارامتری
  • 27. تعریف استنتاج علّی غیرپارامتری
  • 28. تفاوت با استنتاج علّی پارامتری
  • 29. انواع مدل های غیرپارامتری
  • 30. توابع هسته (Kernel Functions)
  • 31. شبکه های عصبی (Neural Networks)
  • 32. ماشین های بردار پشتیبان (Support Vector Machines)
  • 33. مدل های مخلوط (Mixture Models)
  • 34. مدل های درختی (Tree-based Models)
  • 35. مدل های مبتنی بر هسته (Kernel-based Models)
  • 36. مدل های مبتنی بر شبکه عصبی (Neural Network-based Models)
  • 37. کاربرد MCMC در استنتاج علّی غیرپارامتری
  • 38. مکانیسم های MCMC
  • 39. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 40. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 41. الگوریتم Slice Sampling
  • 42. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 43. الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 44. نحوه انتخاب الگوریتم MCMC
  • 45. تنظیم پارامترهای MCMC
  • 46. ارزیابی همگرایی MCMC
  • 47. نمودارهای Trace Plots
  • 48. آمار R-hat
  • 49. نمودارهای Autocorrelation
  • 50. روش های تشخیص همگرایی
  • 51. کاربرد MCMC برای برآورد پارامترهای مدل های علّی غیرپارامتری
  • 52. برآورد توابع علّی (Causal Functions)
  • 53. برآورد اثرات علّی متوسط (Average Causal Effects – ACE)
  • 54. برآورد اثرات علّی شرطی (Conditional Causal Effects – CCE)
  • 55. برآورد عدم قطعیت در استنتاج علّی
  • 56. استفاده از MCMC برای استنتاج توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 57. استنتاج توزیع پسین پارامترهای مدل
  • 58. استنتاج توزیع پسین توابع علّی
  • 59. استنتاج توزیع پسین اثرات علّی
  • 60. ارزیابی مدل های علّی غیرپارامتری با استفاده از MCMC
  • 61. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 62. معیارهای ارزیابی مدل
  • 63. مقایسه مدل های مختلف
  • 64. کاربرد MCMC در مدل های علّی غیرپارامتری پیچیده
  • 65. مدل های علّی با اثرات متغیر در طول زمان (Time-varying Causal Effects)
  • 66. مدل های علّی با اثرات مکانی (Spatial Causal Effects)
  • 67. مدل های علّی با اثرات گروهی (Clustered Causal Effects)
  • 68. مدل های علّی با تعاملات پیچیده
  • 69. مدل های علّی با متغیرهای پنهان و غیرپارامتری
  • 70. استنتاج علّی در حضور متغیرهای مخدوش کننده (Confounders)
  • 71. مدیریت متغیرهای مخدوش کننده با MCMC
  • 72. تکنیک های تطبیق (Matching) با MCMC
  • 73. تکنیک های وزندهی (Weighting) با MCMC
  • 74. تکنیک های طبقه بندی (Stratification) با MCMC
  • 75. تکنیک های متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables) با MCMC
  • 76. استنتاج علّی در حضور انتخاب (Selection Bias)
  • 77. مدیریت انتخاب با MCMC
  • 78. مدل های علّی پویا (Dynamic Causal Models)
  • 79. استنتاج علّی در مطالعات مشاهده ای
  • 80. استنتاج علّی در مطالعات آزمایشی (RCTs)
  • 81. استنتاج علّی در سیستم های پیچیده
  • 82. کاربرد MCMC در تحلیل داده های بزرگ
  • 83. چالش های محاسباتی MCMC در داده های بزرگ
  • 84. روش های کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 85. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین علّی
  • 86. یادگیری ماشین علّی برای پیش بینی
  • 87. یادگیری ماشین علّی برای کنترل
  • 88. یادگیری ماشین علّی برای تفسیرپذیری
  • 89. استنتاج علّی در حوزه های خاص
  • 90. کاربرد در پزشکی و سلامت
  • 91. کاربرد در اقتصاد
  • 92. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 93. کاربرد در مهندسی
  • 94. کاربرد در علوم محیطی
  • 95. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 96. کاربرد در بینایی ماشین
  • 97. محدودیت ها و چالش های MCMC در استنتاج علّی غیرپارامتری
  • 98. پیچیدگی محاسباتی
  • 99. نیاز به دانش تخصصی
  • 100. حساسیت به انتخاب مدل

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کاربرد MCMC در استنتاج علّی غیرپارامتری”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا