, ,

کتاب سری‌های زمانی با ساختارهای پیچیده و MCMC

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سری‌های زمانی با ساختارهای پیچیده و MCMC

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

موضوع میانی: نمودارهای Time Series

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و مفاهیم پایه
  • 2. مدل‌های پایه سری‌های زمانی: AR، MA، ARMA
  • 3. مدل‌های ARIMA و کاربردهای آن
  • 4. تحلیل ریشه‌های واحد و آزمون‌های هم‌انباشتگی
  • 5. مدل‌های GARCH برای نوسانات شرطی
  • 6. مدل‌های EGARCH و GJR-GARCH
  • 7. تحلیل سری‌های زمانی فصلی: SARIMA
  • 8. مدل‌های حالت فضا و فیلتر کالمن
  • 9. کاربرد فیلتر کالمن در تخمین پارامترها
  • 10. مدل‌های سری زمانی غیرخطی
  • 11. مدل‌های آستانه‌ای (Threshold Models)
  • 12. مدل‌های خودرگرسیون غیرخطی (NLAR)
  • 13. مدل‌های انتقال فاز (Phase Transition Models)
  • 14. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 15. مفاهیم پایه زنجیره مارکوف
  • 16. فرایندهای مارکوف در زمان گسسته
  • 17. فرایندهای مارکوف در زمان پیوسته
  • 18. مفاهیم و خواص توزیع ایستای زنجیره مارکوف
  • 19. همگرایی زنجیره‌های مارکوف به توزیع ایستا
  • 20. الگوریتم‌های MCMC: Metropolis-Hastings
  • 21. شرح الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 22. انتخاب تابع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 23. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 24. شرح الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 25. کاربرد نمونه‌گیری گیبس در مدل‌های پیچیده
  • 26. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری بیزی
  • 27. اصول استنتاج بیزی
  • 28. قضیه بیز و به روز رسانی باورها
  • 29. توزیع پیشین و پسین
  • 30. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 31. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 32. تخمین پارامترها با MCMC بیزی
  • 33. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 34. آزمون‌های تشخیص همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 35. کاهش همبستگی نمونه‌ها در MCMC
  • 36. کاهش واریانس در MCMC
  • 37. تکنیک‌های پیشرفته MCMC: MCMC پله‌ای (P-MCMC)
  • 38. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 39. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 40. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 41. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 42. مدل‌های ARMA بیزی با MCMC
  • 43. مدل‌های GARCH بیزی با MCMC
  • 44. مدل‌های SARIMA بیزی با MCMC
  • 45. مدل‌های حالت فضا بیزی با MCMC
  • 46. مدل‌های سری زمانی با ساختارهای پیچیده: پویایی‌های متغیر
  • 47. مدل‌های پویایی متغیر در زمان (TVP)
  • 48. کاربرد MCMC در مدل‌های TVP
  • 49. مدل‌های پویایی متغیر در پارامتر (TVP)
  • 50. مدل‌های پویایی متغیر در ساختار (TVS)
  • 51. مدل‌های هیبریدی سری زمانی
  • 52. ترکیب مدل‌های کلاسیک و بیزی
  • 53. مدل‌های یادگیری ماشین در سری‌های زمانی
  • 54. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 55. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 56. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 57. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 58. مدل‌های سری زمانی پویا و پیچیده در اقتصاد
  • 59. مدل‌های پیش‌بینی تورم با MCMC
  • 60. مدل‌های پیش‌بینی نرخ بهره با MCMC
  • 61. مدل‌های تحلیل ریسک مالی با MCMC
  • 62. مدل‌های پیش‌بینی قیمت دارایی‌ها با MCMC
  • 63. مدل‌های سری زمانی پویا در علوم زیستی
  • 64. مدل‌های انتشار بیماری با MCMC
  • 65. مدل‌های دینامیک جمعیت با MCMC
  • 66. مدل‌های ژنتیکی و تکاملی با MCMC
  • 67. مدل‌های سری زمانی پویا در مهندسی
  • 68. مدل‌های پیش‌بینی بار شبکه برق با MCMC
  • 69. مدل‌های تحلیل ارتعاشات سازه با MCMC
  • 70. مدل‌های پیش‌بینی ترافیک با MCMC
  • 71. ارزیابی و انتخاب مدل در سری‌های زمانی پیچیده
  • 72. معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC)
  • 73. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 74. تحلیل باقیمانده‌ها و تشخیص ناسازگاری مدل
  • 75. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری برای MCMC
  • 76. بسته‌های R برای MCMC (rjags, nimble, Stan)
  • 77. بسته‌های Python برای MCMC (PyMC3, Stan)
  • 78. نکات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 79. اشکال‌زدایی و ارزیابی نتایج MCMC
  • 80. کاربردهای پیشرفته MCMC در سری‌های زمانی
  • 81. استنتاج علیتی در سری‌های زمانی با MCMC
  • 82. تحلیل خوشه‌ای در سری‌های زمانی با MCMC
  • 83. مدل‌های سری زمانی چند متغیره با MCMC
  • 84. مدل‌های سری زمانی فضایی-زمانی با MCMC
  • 85. تحلیل حساسیت پارامترها در مدل‌های MCMC
  • 86. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC برای داده‌های بزرگ
  • 87. کاربرد MCMC در مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 88. مدل‌های استنتاج آماری برای مدل‌های سری زمانی
  • 89. نظریه اطلاعات و کاربرد آن در تحلیل سری‌های زمانی
  • 90. روش‌های شبیه‌سازی مونت کارلو برای ارزیابی مدل
  • 91. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی ساختار یافته
  • 92. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی مبتنی بر عامل (Agent-Based)
  • 93. شبیه‌سازی و تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از مدل‌های مبتنی بر عامل
  • 94. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با ناپارامتری
  • 95. مدل‌های سری زمانی با ناپارامتری بیزی
  • 96. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی با ناپارامتری بیزی با MCMC
  • 97. ارزیابی و تفسیر نتایج مدل‌های سری زمانی پیچیده
  • 98. مقدمه‌ای بر ابزارهای بصری‌سازی نتایج MCMC
  • 99. تحلیل اعتبار و دقت نتایج MCMC
  • 100. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با داده‌های پرت

📚 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 سری‌های زمانی با ساختارهای پیچیده و MCMC”

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

پیمایش به بالا