اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌های آماری در Stan

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌های آماری در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری و زبان Stan
• 2. نصب و راه‌اندازی Stan و ابزارهای مرتبط
• 3. آشنایی با سینتکس پایه Stan: متغیرها، عملیات و ساختارها
• 4. مدل‌های خطی ساده در Stan
• 5. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
• 6. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
• 7. مفاهیم مدل‌سازی سلسله‌مراتبی در Stan
• 8. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی چندسطحی
• 9. مدل‌های اثرات مختلط (Mixed-Effects Models)
• 10. کاربرد مدل‌های اثرات مختلط در تحلیل داده‌ها
• 11. مدل‌های رگرسیون لجستیک سلسله‌مراتبی
• 12. مدل‌های سری زمانی در Stan
• 13. مدل‌های ARMA و ARIMA در Stan
• 14. مدل‌های فضایی در Stan
• 15. مفاهیم اساسی مدل‌سازی فضا-زمان
• 16. مدل‌سازی احتمالاتی در Stan
• 17. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
• 18. انتخاب و تنظیم پارامترهای MCMC
• 19. روش‌های ارزیابی همگرایی MCMC
• 20. معیارهای ارزیابی کیفیت نمونه‌گیری (R-hat, ESS)
• 21. اعتبارسنجی مدل با استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده
• 22. اعتبارسنجی مدل با استفاده از نمودارهای تشخیصی
• 23. اعتبارسنجی مدل با استفاده از شاخص‌های اطلاعاتی (WAIC, LOO-CV)
• 24. مقایسه مدل‌ها با استفاده از شاخص‌های اطلاعاتی
• 25. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 26. اعتبارسنجی مدل‌های رگرسیون خطی
• 27. اعتبارسنجی مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 28. اعتبارسنجی مدل‌های سری زمانی
• 29. اعتبارسنجی مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 30. اعتبارسنجی مدل‌های فضایی
• 31. اعتبارسنجی مدل‌های احتمالاتی
• 32. بررسی حساسیت مدل به پارامترهای ورودی
• 33. تحلیل پسین (Posterior Analysis)
• 34. تفسیر نتایج مدل‌سازی آماری
• 35. شناسایی نقاط قوت و ضعف مدل
• 36. ارزیابی برازش مدل به داده‌ها
• 37. تشخیص و مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
• 38. تشخیص و مدیریت کم‌برازش (Underfitting)
• 39. تکنیک‌های پیشگیری از بیش‌برازش
• 40. تنظیم پارامترهای مدل برای بهبود برازش
• 41. استفاده از پیش‌دانش در مدل‌سازی
• 42. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data)
• 43. روش‌های imputing داده‌های گمشده در Stan
• 44. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outlier Detection)
• 45. روش‌های مدیریت داده‌های پرت
• 46. مدل‌سازی داده‌های حجیم (Big Data)
• 47. چالش‌های مدل‌سازی داده‌های حجیم
• 48. استفاده از Stan برای داده‌های حجیم
• 49. بهینه‌سازی کد Stan برای عملکرد بهتر
• 50. موازی‌سازی محاسبات در Stan
• 51. تجسم نتایج مدل‌سازی آماری
• 52. نمودارهای رگرسیون پسین
• 53. نمودارهای پیش‌بینی پسین
• 54. نمودارهای اثرات تصادفی
• 55. نمودارهای توزیع پسین پارامترها
• 56. کاربرد تجسم در اعتبارسنجی مدل
• 57. روش‌های پیشرفته در مدل‌سازی Bayesian
• 58. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی
• 59. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی
• 60. کاربرد مدل‌سازی آماری در علوم زیستی
• 61. کاربرد مدل‌سازی آماری در علوم اجتماعی
• 62. کاربرد مدل‌سازی آماری در اقتصاد
• 63. کاربرد مدل‌سازی آماری در مهندسی
• 64. کاربرد مدل‌سازی آماری در علوم محیطی
• 65. کاربرد مدل‌سازی آماری در علوم سیاسی
• 66. کاربرد مدل‌سازی آماری در روانشناسی
• 67. کاربرد مدل‌سازی آماری در پزشکی
• 68. کاربرد مدل‌سازی آماری در مدیریت
• 69. کاربرد مدل‌سازی آماری در تحقیقات بازاریابی
• 70. کاربرد مدل‌سازی آماری در علوم کامپیوتر
• 71. مدل‌سازی آماری برای یادگیری ماشین
• 72. مقایسه رویکردهای Bayesian و Frequentist
• 73. مزایا و معایب رویکردهای مختلف
• 74. کاربرد Stan در تحقیقات علمی
• 75. نوشتن گزارش فنی از نتایج مدل‌سازی
• 76. اصول مستندسازی مدل‌های آماری
• 77. مرور مقالات علمی مرتبط با اعتبارسنجی مدل
• 78. اخلاق در مدل‌سازی آماری
• 79. مسئولیت‌پذیری در تفسیر نتایج
• 80. کاربرد تکنیک‌های اعتبارسنجی در ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 81. اعتبارسنجی مدل‌های طبقه‌بندی
• 82. اعتبارسنجی مدل‌های رگرسیون در یادگیری ماشین
• 83. اعتبارسنجی مدل‌های خوشه‌بندی
• 84. اعتبارسنجی مدل‌های کاهش ابعاد
• 85. مدل‌سازی آماری و هوش مصنوعی
• 86. چالش‌های تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده
• 87. راهکارهای افزایش تفسیرپذیری مدل‌ها
• 88. آینده مدل‌سازی آماری در Stan
• 89. توسعه‌های جدید در زبان Stan
• 90. منابع تکمیلی برای یادگیری عمیق‌تر