اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی روشهای پیشرفته نمونهگیری در Stan
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره روشهای پیشرفته نمونهگیری در Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر نرمافزار Stan برای مدلسازی آماری
- 2. مبانی احتمال و آمار برای مدلسازی بیزی
- 3. مفاهیم اصلی مدلسازی بیزی
- 4. شرح توزیعهای احتمال رایج در Stan
- 5. مدلهای خطی تعمیمیافته در Stan
- 6. مفاهیم پایه نمونهگیری زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
- 7. معرفی الگوریتمهای نمونهبرداری در Stan
- 8. پیادهسازی مدلهای ساده در Stan
- 9. نمونهگیری از توزیعهای پیچیده
- 10. تحلیل همگرایی در MCMC
- 11. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
- 12. معیارهای ارزیابی کیفیت نمونهگیری
- 13. انتخاب مدل در رویکرد بیزی
- 14. مقایسه مدلها با استفاده از معیارهای بیزی
- 15. اعتبارسنجی مدل با استفاده از روشهای بیزی
- 16. مقدمهای بر نمونهگیری از طریق نسبت پذیرش (A.R.)
- 17. الگوریتم هامیلتونی مونت کارلو (HMC)
- 18. معرفی NUTS (No-U-Turn Sampler)
- 19. پیادهسازی مدلهای مبتنی بر HMC و NUTS
- 20. بهینهسازی پارامترهای HMC و NUTS
- 21. نمونهگیری در فضاهای با ابعاد بالا
- 22. مدلهای سلسلهمراتبی در Stan
- 23. پیادهسازی مدلهای سلسلهمراتبی خطی
- 24. مدلهای سلسلهمراتبی غیرخطی
- 25. تحلیل دادههای طولی با مدلهای سلسلهمراتبی
- 26. مدلهای فضایی-زمانی در Stan
- 27. مقدمهای بر مدلهای خطی مختلط
- 28. پیادهسازی مدلهای خطی مختلط در Stan
- 29. کاربرد مدلهای خطی مختلط در علوم رفتاری
- 30. مدلهای غیرخطی مختلط
- 31. معرفی مدلهای رگرسیون کوانتایل بیزی
- 32. پیادهسازی مدلهای رگرسیون کوانتایل در Stan
- 33. تحلیل حساسیت پارامترها در مدلهای بیزی
- 34. مدلسازی دادههای شمارشی با Stan
- 35. مدلسازی دادههای دودویی با Stan
- 36. مدلسازی دادههای بقا با Stan
- 37. مقدمهای بر شبکههای بیزی
- 38. پیادهسازی شبکههای بیزی ساده در Stan
- 39. کاربرد شبکههای بیزی در پیشبینی
- 40. مقدمهای بر مدلهای سری زمانی بیزی
- 41. پیادهسازی مدلهای ARMA بیزی
- 42. مدلهای ARIMA بیزی در Stan
- 43. مدلهای GARCH بیزی
- 44. تحلیل دادههای شبکهای با Stan
- 45. مقدمهای بر مدلهای احتمالاتی گرافیکی
- 46. پیادهسازی مدلهای گرافیکی در Stan
- 47. تحلیل دادههای فضایی با استفاده از Stan
- 48. مدلهای رگرسیون وزنی فضایی بیزی
- 49. مقدمهای بر مدلهای انتخاب گسسته بیزی
- 50. پیادهسازی مدلهای انتخاب گسسته در Stan
- 51. تحلیل دادههای پانل با Stan
- 52. مدلهای پویا برای دادههای سری زمانی
- 53. مقدمهای بر مدلهای حالت-فضای بیزی
- 54. پیادهسازی مدلهای حالت-فضای در Stan
- 55. کاربرد مدلهای حالت-فضای در اقتصادسنجی
- 56. مدلهای یادگیری ماشین بیزی
- 57. شبکههای عصبی بیزی در Stan
- 58. ماشینهای بردار پشتیبان بیزی
- 59. مقدمهای بر روشهای فراابتکاری در Stan
- 60. بهینهسازی بیزی
- 61. کاربرد بهینهسازی بیزی در تنظیم پارامترها
- 62. مقدمهای بر مدلهای غیرپارامتری بیزی
- 63. فرایند گوسی برای رگرسیون
- 64. فرایند گوسی برای دستهبندی
- 65. تکنیکهای پیشرفته نمونهگیری برای مدلهای پیچیده
- 66. نمونهگیری از طریق تطبیق (Metropolis-Hastings)
- 67. روشهای MCMC مبتنی بر گرادیان
- 68. پیادهسازی مدلهای توزیع مخلوط در Stan
- 69. مدلسازی دادههای حجیم با Stan
- 70. تحلیل دادههای پزشکی با Stan
- 71. کاربرد Stan در علوم زیستی
- 72. مدلسازی در علوم اجتماعی با Stan
- 73. مدلسازی اقتصادی با استفاده از Stan
- 74. تحلیل دادههای مالی با Stan
- 75. مقدمهای بر شبیهسازی بیزی
- 76. شبیهسازی مونت کارلو در Stan
- 77. شبیهسازی برای ارزیابی مدل
- 78. روشهای پیشرفته اعتبارسنجی مدل
- 79. اعتبارسنجی متقابل بیزی
- 80. اعتبارسنجی بروننمونهای در رویکرد بیزی
- 81. ارزیابی عدم قطعیت در پیشبینیهای بیزی
- 82. مقدمهای بر نرمافزارهای آماری مشابه Stan
- 83. مقایسه Stan با نرمافزارهای دیگر
- 84. کاربرد تخصصی Stan در حوزههای مختلف
- 85. نکات پیشرفته در نوشتن کدهای Stan
- 86. بهینهسازی عملکرد کدهای Stan
- 87. عیبیابی و اشکالزدایی در Stan
- 88. مدیریت پروژههای مدلسازی بیزی بزرگ
- 89. مقدمهای بر استنتاج بیزی برای مدلهای پیچیده
- 90. روشهای نمونهگیری با واریانس کم
- 91. کاربرد Stan در مطالعات اپیدمیولوژیک
- 92. مدلسازی رفتاری با استفاده از Stan
- 93. تحلیل دادههای یادگیری ماشین با رویکرد بیزی
- 94. مقدمهای بر استنتاج بیزی تقریبی
- 95. روشهای نمونهگیری تقریبی بیزی
- 96. کاربرد Stan در هوش مصنوعی
- 97. مقدمهای بر مدلسازی آماری پیشرفته
- 98. روشهای بیزی برای دادههای ساختاریافته
- 99. تحلیل دادههای علمی با استفاده از Stan
- 100. مقدمهای بر مدلسازی آماری در مهندسی
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.