اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی قضیه بیز: پایه و اساس استنتاج آماری بیزی مدرن
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره قضیه بیز: پایه و اساس استنتاج آماری بیزی مدرن
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: قضیه بیز
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمه ای بر نظریه احتمال و استنتاج بیزی
- 2. مفهوم احتمال شرطی و استقلال
- 3. قضیه بیز: بیان رسمی و تفسیر
- 4. به روز رسانی باورها با استفاده از قضیه بیز
- 5. احتمال پیشین و احتمال پسین
- 6. تابع درستنمایی (Likelihood Function)
- 7. مفهوم مدل آماری
- 8. انتخاب مدل آماری مناسب
- 9. توزیع های احتمال گسسته پرکاربرد
- 10. توزیع برنولی و دوجمله ای
- 11. توزیع پواسون و کاربردهای آن
- 12. توزیع هندسی و فوق هندسی
- 13. توزیع های احتمال پیوسته پرکاربرد
- 14. توزیع نرمال (گاوسی) و اهمیت آن
- 15. توزیع یکنواخت و نمایی
- 16. توزیع گاما و بتا
- 17. مفهوم پارامترهای مدل
- 18. تخمین پارامترها: رویکردهای کلاسیک
- 19. تخمین حداکثر درستنمایی (MLE)
- 20. مزایا و معایب MLE
- 21. تخمین گر گشتاورها (Method of Moments)
- 22. تخمین گر بیزی: دیدگاه کلی
- 23. مفهوم توزیع پیشین (Prior Distribution)
- 24. انواع توزیع های پیشین: غیر اطلاع دهنده (Non-informative)
- 25. انواع توزیع های پیشین: اطلاع دهنده (Informative)
- 26. انواع توزیع های پیشین: پیشین های مزدوج (Conjugate Priors)
- 27. مزایای استفاده از پیشین های مزدوج
- 28. محاسبه توزیع پسین (Posterior Distribution)
- 29. روش های تحلیلی محاسبه پسین
- 30. محدودیت های روش های تحلیلی
- 31. مقدمه ای بر روش های عددی در آمار بیزی
- 32. شبه سازی مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
- 33. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
- 34. الگوریتم گیبس سمپلینگ
- 35. ارزیابی همگرایی MCMC
- 36. مفهوم توزیع پیشین مناسب
- 37. تعیین توزیع پیشین: راهکارها و ملاحظات
- 38. پیشین های غیر اطلاع دهنده برای پارامترهای مکان
- 39. پیشین های غیر اطلاع دهنده برای پارامترهای مقیاس
- 40. پیشین های غیر اطلاع دهنده برای پارامترهای چندبعدی
- 41. پیشین های اطلاع دهنده: استفاده از دانش قبلی
- 42. ساخت پیشین های اطلاع دهنده بر اساس داده های قبلی
- 43. مدل سازی داده های باینری با رویکرد بیزی
- 44. رگرسیون لجستیک بیزی
- 45. مدل سازی داده های شمارشی با رویکرد بیزی
- 46. رگرسیون پواسون بیزی
- 47. مدل سازی داده های پیوسته با رویکرد بیزی
- 48. رگرسیون خطی بیزی
- 49. استنتاج بیزی در مدل های خطی تعمیم یافته (GLM)
- 50. مفهوم مدل های سلسله مراتبی بیزی
- 51. مزایای مدل های سلسله مراتبی
- 52. ساخت مدل های سلسله مراتبی
- 53. مثال: مدل سلسله مراتبی برای داده های گروه بندی شده
- 54. پیش بینی بیزی
- 55. محاسبه فواصل اطمینان بیزی (Credible Intervals)
- 56. تفسیر فواصل اطمینان بیزی
- 57. مقایسه رویکردهای بیزی و فراوانی گرا
- 58. مزایای استنتاج بیزی در عمل
- 59. محدودیت های استنتاج بیزی
- 60. نرم افزارهای آماری بیزی (مثال: Stan, JAGS, PyMC)
- 61. مقدمه ای بر زبان برنامه نویسی پایتون برای آمار بیزی
- 62. کتابخانه های پایتون برای آمار بیزی
- 63. کاربرد قضیه بیز در یادگیری ماشین
- 64. یادگیری بیزی در طبقه بندی کننده بیزی ساده (Naive Bayes)
- 65. به روز رسانی مدل های یادگیری ماشین با داده های جدید
- 66. استنتاج بیزی در مدل های گرافیکی احتمالی
- 67. شبکه های بیزی: ساختار و تفسیر
- 68. یادگیری پارامترها و ساختار در شبکه های بیزی
- 69. کاربرد شبکه های بیزی در تصمیم گیری
- 70. مقدمه ای بر مدل های پیشرفته بیزی
- 71. مدل های فضایی بیزی
- 72. مدل های سری زمانی بیزی
- 73. مدل های بقا بیزی
- 74. ارزیابی مدل بیزی: معیارهای اطلاعاتی
- 75. معیار اطلاعاتی آکایکه بیزی (BIC)
- 76. معیار اطلاعاتی کوبایا-اشیکاوا (DIC)
- 77. معیار اطلاعاتی پسین پیش بینی کننده (PPIC)
- 78. تست فرضیه در آمار بیزی
- 79. مقایسه مدل ها با استفاده از نسبت احتمال پسین (LBF)
- 80. تفسیر نسبت احتمال پسین
- 81. کاربرد قضیه بیز در علوم زیستی
- 82. کاربرد قضیه بیز در علوم اجتماعی
- 83. کاربرد قضیه بیز در مهندسی
- 84. کاربرد قضیه بیز در مالی
- 85. مباحث پیشرفته در MCMC
- 86. روش های انتخاب گام در متروپلیس-هستینگز
- 87. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی MCMC
- 88. شبیه سازی برای ارزیابی مدل
- 89. مقدمه ای بر استنتاج بیزی مقاوم (Robust Bayesian Inference)
- 90. استفاده از پیشین های مقاوم
- 91. مدل های ترکیبی (Mixture Models) در آمار بیزی
- 92. کاربرد مدل های ترکیبی برای داده های ناهمگن
- 93. مدل های غیر پارامتری بیزی
- 94. فرایند دیریکله (Dirichlet Process)
- 95. کاربرد فرایند دیریکله در خوشه بندی
- 96. استنتاج بیزی در داده های بزرگ
- 97. چالش ها و راهکارهای استنتاج بیزی در داده های بزرگ
- 98. آینده پژوهی در استنتاج بیزی
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.