اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی تنظیمات پیشرفته برای مدلسازی در Stan
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تنظیمات پیشرفته برای مدلسازی در Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر زبان برنامهنویسی Stan
- 2. نصب و راهاندازی Stan
- 3. مفاهیم پایهای مدلسازی آماری
- 4. احتمال و آمار در Stan
- 5. مقدمهای بر روشهای بیزی
- 6. کاربرد توزیعهای پیشین و پسین
- 7. مدلهای خطی در Stan
- 8. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
- 9. مدلهای اثرات ثابت و تصادفی
- 10. مدلهای سلسلهمراتبی در Stan
- 11. مقدمهای بر مدلهای سلسلهمراتبی
- 12. مدلهای چندسطحی برای دادههای خوشهای
- 13. کاربرد مدلهای سلسلهمراتبی در علوم اجتماعی
- 14. مدلسازی سریهای زمانی در Stan
- 15. مقدمهای بر مدلهای سری زمانی
- 16. مدلهای ARIMA در Stan
- 17. مدلهای فضایی در Stan
- 18. مقدمهای بر مدلهای فضایی
- 19. مدلهای خودهمبسته مکانی
- 20. مدلسازی دادههای شمارشی در Stan
- 21. رگرسیون پواسون
- 22. رگرسیون دوجملهای منفی
- 23. مدلسازی دادههای دودویی در Stan
- 24. رگرسیون لجستیک
- 25. مدلهای پروبیت
- 26. مدلسازی دادههای بقا در Stan
- 27. مدل کاکس
- 28. مدلهای پارامتریک بقا
- 29. بهینهسازی و الگوریتمهای MCMC
- 30. مقدمهای بر الگوریتمهای MCMC
- 31. روشهای نمونهگیری گیبس
- 32. روشهای نمونهگیری هابزبورگ-مونت کارلو (HMC)
- 33. اعتبارسنجی مدل و تشخیص همگرایی
- 34. معیارهای تشخیص همگرایی MCMC
- 35. اعتبارسنجی مدل با استفاده از شبیهسازی
- 36. بررسی باقیماندهها در مدلهای بیزی
- 37. کاربرد Stan در علوم زیستی
- 38. مدلسازی در اپیدمیولوژی
- 39. مدلسازی در ژنتیک جمعیت
- 40. کاربرد Stan در علوم اقتصادی
- 41. مدلسازی اقتصادسنجی بیزی
- 42. مدلسازی پیشبینی در اقتصاد
- 43. کاربرد Stan در علوم مهندسی
- 44. مدلسازی قابلیت اطمینان
- 45. مدلسازی سیستمهای پیچیده
- 46. کاربرد Stan در علوم داده
- 47. یادگیری ماشین بیزی
- 48. مدلسازی پیشبینی در یادگیری ماشین
- 49. انواع توابع توزیع در Stan
- 50. توزیع نرمال
- 51. توزیع t استیودنت
- 52. توزیع کاشی
- 53. توزیع گاما
- 54. توزیع بتا
- 55. توزیع یکنواخت
- 56. توزیع نمایی
- 57. توزیع هندسی
- 58. توزیع دوجملهای
- 59. توزیع پواسون
- 60. توزیع کایدو
- 61. توزیع اف
- 62. توزیعهای سفارشی در Stan
- 63. تعریف توابع توزیع سفارشی
- 64. استفاده از توابع توزیع سفارشی
- 65. مقدمهای بر بهینهسازی عددی
- 66. روشهای گرادیان کاهشی
- 67. روشهای بهینهسازی کوپلر
- 68. کاربرد ابزارهای کمکی Stan
- 69. بستههای R و Python برای Stan
- 70. تجسم نتایج مدلسازی در Stan
- 71. ارزیابی عدم قطعیت در نتایج
- 72. مقدمهای بر مدلسازی استنباطی
- 73. روشهای استنتاج فرکانسی در مقابل بیزی
- 74. کاربرد مدلسازی در تصمیمگیری
- 75. مدلسازی سناریوهای مختلف
- 76. ملاحظات عملی در مدلسازی
- 77. مدیریت دادههای بزرگ در Stan
- 78. مقیاسپذیری مدلها
- 79. انتقال دانش از مدلهای دیگر به Stan
- 80. مقدمهای بر مدلهای پیشرفتهتر
- 81. مدلهای گرافیکی بیزی
- 82. مدلهای استنتاج بیزی تعمیمیافته
- 83. مدلسازی در حوزه سلامت و درمان
- 84. مدلسازی اثربخشی داروها
- 85. مدلسازی پیامدهای بالینی
- 86. مدلسازی در حوزه محیط زیست
- 87. مدلسازی انتشار آلایندهها
- 88. مدلسازی تغییرات اقلیمی
- 89. مدلسازی در حوزه مالی
- 90. مدلسازی ریسک اعتباری
- 91. مدلسازی پرتفوی سرمایهگذاری
- 92. مقدمهای بر کدنویسی تمیز در Stan
- 93. نوشتن کدهای قابل نگهداری
- 94. اشکالزدایی در کدهای Stan
- 95. نکات پیشرفته در طراحی مدل
- 96. مدلهای غیرپارامتریک در Stan
- 97. مدلهای ترکیبی در Stan
- 98. کاربرد Stan در پژوهشهای کاربردی
- 99. طراحی آزمایشها با استفاده از Stan
- 100. تحلیل نتایج پژوهشهای تجربی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.