اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مخاطرات و تنظیمات اساسی در Stan

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مخاطرات و تنظیمات اساسی در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan و کاربردهای آن
• 2. نصب و راه‌اندازی Stan بر روی سیستم‌عامل‌های مختلف
• 3. آشنایی با زبان Stan: ساختار کلی و دستورات پایه
• 4. تعریف مدل‌های آماری در Stan: توابع احتمال و توزیع‌ها
• 5. پارامترهای مدل و فرآیند تخمین
• 6. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
• 7. الگوریتم‌های نمونه‌برداری در Stan: NUTS و HMC
• 8. ارزیابی کیفیت نمونه‌گیری: نمودارهای Trace و R-hat
• 9. تشخیص همگرایی مدل‌های Bayesian
• 10. تفسیر نتایج MCMC: توزیع‌های پسین پارامترها
• 11. ساخت مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
• 12. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models) در Stan
• 13. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در تحلیل داده‌های گروه‌بندی شده
• 14. مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از Stan
• 15. مدل‌های رگرسیون با اثرات تصادفی
• 16. مدل‌سازی داده‌های نظرسنجی و پرسشنامه
• 17. کاربرد Stan در علوم اجتماعی و رفتاری
• 18. کاربرد Stan در اقتصادسنجی
• 19. کاربرد Stan در آمار زیستی و پزشکی
• 20. کاربرد Stan در علوم محیطی
• 21. کاربرد Stan در علوم داده و یادگیری ماشین
• 22. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در Stan
• 23. تعریف توابع هدف و قیود در بهینه‌سازی
• 24. حل مسائل بهینه‌سازی با استفاده از Stan
• 25. کاربرد بهینه‌سازی در تخصیص منابع
• 26. کاربرد بهینه‌سازی در مدیریت پرتفوی
• 27. کاربرد بهینه‌سازی در مسائل تولید
• 28. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی احتمالاتی گرافیکی (PGM)
• 29. مدل‌های بیزی شبکه‌ای در Stan
• 30. تعریف شبکه‌های بیزی و گراف‌های مارکوف
• 31. پیاده‌سازی مدل‌های PGM در Stan
• 32. کاربرد PGM در استنتاج علی
• 33. کاربرد PGM در تشخیص الگو
• 34. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پنهان مارکوف (HMM)
• 35. پیاده‌سازی HMM در Stan
• 36. کاربرد HMM در پردازش سیگنال
• 37. کاربرد HMM در زیست‌شناسی مولکولی
• 38. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی انتشار (Diffusion Models)
• 39. پیاده‌سازی مدل‌های انتشار در Stan
• 40. کاربرد مدل‌های انتشار در علوم فیزیکی
• 41. کاربرد مدل‌های انتشار در مدل‌سازی پدیده‌های اجتماعی
• 42. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بقا (Survival Analysis)
• 43. پیاده‌سازی مدل‌های بقا در Stan
• 44. کاربرد مدل‌های بقا در تحلیل داده‌های پزشکی
• 45. کاربرد مدل‌های بقا در مهندسی قابلیت اطمینان
• 46. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی کوانتایل (Quantile Regression)
• 47. پیاده‌سازی مدل‌های کوانتایل در Stan
• 48. کاربرد مدل‌های کوانتایل در تحلیل عدم قطعیت
• 49. کاربرد مدل‌های کوانتایل در اقتصاد
• 50. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی فضایی (Spatial Modeling)
• 51. پیاده‌سازی مدل‌های فضایی در Stan
• 52. کاربرد مدل‌های فضایی در علوم زمین
• 53. کاربرد مدل‌های فضایی در اپیدمیولوژی
• 54. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
• 55. پیاده‌سازی مدل‌های شبکه‌های اجتماعی در Stan
• 56. کاربرد مدل‌های شبکه‌های اجتماعی در جامعه‌شناسی
• 57. کاربرد مدل‌های شبکه‌های اجتماعی در بازاریابی
• 58. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی انتخاب (Choice Modeling)
• 59. پیاده‌سازی مدل‌های انتخاب در Stan
• 60. کاربرد مدل‌های انتخاب در حمل و نقل
• 61. کاربرد مدل‌های انتخاب در بازاریابی
• 62. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی تصمیم‌گیری چندمعیاره
• 63. پیاده‌سازی مدل‌های تصمیم‌گیری در Stan
• 64. کاربرد مدل‌های تصمیم‌گیری در مدیریت
• 65. کاربرد مدل‌های تصمیم‌گیری در مهندسی
• 66. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی (Forecasting Models)
• 67. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در Stan
• 68. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در اقتصاد
• 69. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در هواشناسی
• 70. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده‌های گسسته
• 71. پیاده‌سازی مدل‌های داده‌های گسسته در Stan
• 72. کاربرد مدل‌های داده‌های گسسته در آمار
• 73. کاربرد مدل‌های داده‌های گسسته در علوم کامپیوتر
• 74. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده‌های پیوسته
• 75. پیاده‌سازی مدل‌های داده‌های پیوسته در Stan
• 76. کاربرد مدل‌های داده‌های پیوسته در آمار
• 77. کاربرد مدل‌های داده‌های پیوسته در علوم
• 78. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده‌های ترکیبی
• 79. پیاده‌سازی مدل‌های داده‌های ترکیبی در Stan
• 80. کاربرد مدل‌های داده‌های ترکیبی در تحقیقات
• 81. کاربرد مدل‌های داده‌های ترکیبی در صنعت
• 82. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده‌های حجیم (Big Data)
• 83. چالش‌های مدل‌سازی داده‌های حجیم در Stan
• 84. بهینه‌سازی عملکرد Stan برای داده‌های حجیم
• 85. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های کلان
• 86. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی عدم قطعیت
• 87. روش‌های کمی‌سازی عدم قطعیت در Stan
• 88. کاربرد مدل‌سازی عدم قطعیت در تصمیم‌گیری
• 89. کاربرد مدل‌سازی عدم قطعیت در ریسک
• 90. مقدمه‌ای بر اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
• 91. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های Bayesian
• 92. تفسیر نتایج اعتبارسنجی مدل
• 93. بهبود مدل بر اساس نتایج اعتبارسنجی
• 94. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو
• 95. پیاده‌سازی شبیه‌سازی مونت کارلو در Stan
• 96. کاربرد شبیه‌سازی مونت کارلو در تحلیل حساسیت
• 97. کاربرد شبیه‌سازی مونت کارلو در ارزیابی ریسک
• 98. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پویا (Dynamic Modeling)
• 99. پیاده‌سازی مدل‌های پویا در Stan
• 100. کاربرد مدل‌سازی پویا در زیست‌شناسی