کتاب S-DIDML: استنتاج علّی ساختاری برای حل چالش ابعاد بالا در سیاست‌گذاری
, ,

کتاب S-DIDML: استنتاج علّی ساختاری برای حل چالش ابعاد بالا در سیاست‌گذاری

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017942 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 S-DIDML: استنتاج علّی ساختاری برای حل چالش ابعاد بالا در سیاست‌گذاری

موضوع کلی: استنتاج علی

موضوع میانی: رویکردهای نوین در استنتاج علّی با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر استنتاج علّی و اهمیت آن در سیاست‌گذاری
  • 2. مفاهیم پایه استنتاج علّی: همبستگی، علیت، و مداخله
  • 3. چارچوب رابین: مدل نتایج بالقوه
  • 4. شناسایی علّی: پیش‌فرض‌های اساسی و چالش‌ها
  • 5. متغیرهای مخدوشگر (Confounding Variables) و کنترل آن‌ها
  • 6. روش‌های سنتی استنتاج علّی: رگرسیون، تطبیق، و وزندهی
  • 7. متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables) و کاربردهای آن
  • 8. تفاوت در تفاوت (Difference-in-Differences): مبانی و فرضیات
  • 9. انواع مختلف DID: کلاسیک، تعمیم‌یافته، و پویا
  • 10. نقاط قوت و ضعف DID و محدودیت‌های آن
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و انواع الگوریتم‌ها
  • 12. یادگیری ماشین نظارت‌شده (Supervised Learning)
  • 13. یادگیری ماشین غیرنظارت‌شده (Unsupervised Learning)
  • 14. یادگیری ماشین تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین: معیارهای مختلف
  • 16. مقدمه‌ای بر استنتاج علّی با یادگیری ماشین
  • 17. چرا به یادگیری ماشین در استنتاج علّی نیاز داریم؟
  • 18. کاهش سوگیری ناشی از متغیرهای مخدوشگر با ML
  • 19. بهبود دقت تخمین اثر علّی با ML
  • 20. پردازش داده‌های ابعاد بالا با ML
  • 21. مقدمه‌ای بر Structural DID (S-DID)
  • 22. چالش ابعاد بالا در DID و راه‌حل S-DID
  • 23. مدل ساختاری و نقش آن در S-DID
  • 24. شناسایی ساختاری در S-DID
  • 25. تخمین اثر علّی در S-DID
  • 26. مقایسه S-DID با DID سنتی
  • 27. مبانی تئوری S-DID
  • 28. فرضیات مورد نیاز برای S-DID
  • 29. اثبات سازگاری و کارایی تخمین‌گر S-DID
  • 30. تحلیل حساسیت در S-DID
  • 31. شبیه‌سازی S-DID: ایجاد داده‌های مصنوعی
  • 32. طراحی سناریوهای شبیه‌سازی
  • 33. پیاده‌سازی S-DID در محیط شبیه‌سازی
  • 34. ارزیابی عملکرد S-DID در شبیه‌سازی
  • 35. تفسیر نتایج شبیه‌سازی
  • 36. نقشه راه پژوهش کاربردی با S-DIDML
  • 37. شناسایی سوالات پژوهشی مناسب برای S-DIDML
  • 38. جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز برای S-DIDML
  • 39. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی برای مدل‌سازی
  • 40. انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین مناسب
  • 41. پیاده‌سازی S-DIDML با استفاده از ابزارهای نرم‌افزاری
  • 42. تفسیر نتایج و ارائه توصیه‌های سیاستی
  • 43. نکات عملی در پیاده‌سازی S-DIDML
  • 44. مقابله با داده‌های گمشده و پرت
  • 45. انتخاب متغیرهای مناسب
  • 46. تنظیم پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 47. اعتبارسنجی مدل و ارزیابی تعمیم‌پذیری
  • 48. تفسیر و ارائه نتایج S-DIDML
  • 49. اهمیت ارائه واضح و قابل فهم نتایج
  • 50. نحوه گزارش عدم قطعیت و بازه اطمینان
  • 51. ارائه توصیه‌های سیاستی بر اساس نتایج S-DIDML
  • 52. مطالعات موردی S-DIDML در سیاست‌گذاری
  • 53. کاربرد S-DIDML در سیاست‌های بهداشت و درمان
  • 54. کاربرد S-DIDML در سیاست‌های آموزشی
  • 55. کاربرد S-DIDML در سیاست‌های اقتصادی
  • 56. کاربرد S-DIDML در سیاست‌های محیط زیستی
  • 57. مزایا و معایب S-DIDML در مقایسه با روش‌های دیگر
  • 58. پیاده‌سازی S-DIDML با استفاده از Python
  • 59. آشنایی با کتابخانه‌های Scikit-learn و Statsmodels
  • 60. پیاده‌سازی S-DIDML با استفاده از R
  • 61. آشنایی با کتابخانه‌های caret و gbm
  • 62. انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب برای S-DIDML
  • 63. ملاحظات اخلاقی در استفاده از S-DIDML
  • 64. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 65. سوگیری الگوریتمی و عدالت
  • 66. شفافیت و پاسخگویی
  • 67. آینده S-DIDML و چالش‌های پیش رو
  • 68. توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین جدید
  • 69. مقابله با داده‌های پیچیده و غیرساختاری
  • 70. بهبود تفسیرپذیری مدل‌های S-DIDML
  • 71. ترکیب S-DIDML با سایر روش‌های استنتاج علّی
  • 72. S-DIDML و داده‌های سری زمانی
  • 73. S-DIDML و داده‌های فضایی-زمانی
  • 74. S-DIDML و داده‌های پانلی
  • 75. S-DIDML و داده‌های متنی
  • 76. S-DIDML و داده‌های تصویری
  • 77. S-DIDML و داده‌های شبکه‌ای
  • 78. روش‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection) در S-DIDML
  • 79. روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در S-DIDML
  • 80. استفاده از روش‌های Ensemble Learning در S-DIDML
  • 81. استفاده از Deep Learning در S-DIDML
  • 82. تحلیل واریانس (Variance Analysis) در S-DIDML
  • 83. تحلیل سوگیری (Bias Analysis) در S-DIDML
  • 84. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در S-DIDML (تکرار با جزئیات بیشتر)
  • 85. روش‌های شناسایی ساختاری در S-DIDML (تکرار با جزئیات بیشتر)
  • 86. تخمین اثر علّی با استفاده از روش‌های نیمه‌پارامتری در S-DIDML
  • 87. تخمین اثر علّی با استفاده از روش‌های غیرپارامتری در S-DIDML
  • 88. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) در S-DIDML
  • 89. استفاده از روش‌های Bootstrap در S-DIDML
  • 90. روش‌های Inference بعد از انتخاب مدل (Post-Selection Inference) در S-DIDML
  • 91. مقایسه S-DIDML با روش‌های Causal Forest
  • 92. مقایسه S-DIDML با روش‌های Targeted Learning
  • 93. استفاده از S-DIDML در مطالعات خرد
  • 94. استفاده از S-DIDML در مطالعات کلان
  • 95. برنامه‌ریزی یک پروژه S-DIDML
  • 96. مراحل اجرای یک پروژه S-DIDML
  • 97. نوشتن گزارش یک پروژه S-DIDML
  • 98. ارائه نتایج یک پروژه S-DIDML
  • 99. مدیریت ریسک در پروژه‌های S-DIDML
  • 100. منابع و مراجع مهم در زمینه S-DIDML

📚 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 S-DIDML: استنتاج علّی ساختاری برای حل چالش ابعاد بالا در سیاست‌گذاری”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا