اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی کاربرد MCMC با Stan در تحلیلهای آماری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کاربرد MCMC با Stan در تحلیلهای آماری
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلسازی آماری و MCMC
- 2. چرا MCMC؟ مزایا و محدودیتها
- 3. آشنایی با نرمافزار Stan
- 4. نصب و پیکربندی Stan
- 5. مبانی زبان Stan: ساختار کلی کد
- 6. تعریف متغیرهای مدل در Stan
- 7. مشخص کردن دادهها در Stan
- 8. توابع چگالی احتمال (PDF) و توابع درستنمایی
- 9. نوشتن اولین مدل ساده در Stan
- 10. اجرای مدل و دریافت نتایج
- 11. مفهوم زنجیرههای مارکوف و همگرایی
- 12. معیارهای تشخیص همگرایی (R-hat, ESS)
- 13. روشهای نمونهبرداری در MCMC (Gibbs, Metropolis-Hastings)
- 14. پیادهسازی نمونهگیری Gibbs در Stan
- 15. پیادهسازی Metropolis-Hastings در Stan
- 16. روشهای پیشرفتهتر نمونهگیری (NUTS)
- 17. تنظیم پارامترهای نمونهبرداری در Stan
- 18. تجسم نتهج MCMC (نمودارهای trace, density)
- 19. تحلیل پسین (Posterior Analysis)
- 20. محاسبه آمارههای پسین (میانگین، میانه، واریانس)
- 21. محاسبه فواصل اطمینان پسین (Credible Intervals)
- 22. مقایسه مدلها (DIC, LOO-CV)
- 23. مقدمهای بر مدلهای خطی تعمیمیافته (GLM)
- 24. پیادهسازی GLM در Stan (رگرسیون لجستیک)
- 25. پیادهسازی GLM در Stan (رگرسیون پواسون)
- 26. مدلهای سلسلهمراتبی (Hierarchical Models)
- 27. مزایای مدلهای سلسلهمراتبی
- 28. پیادهسازی مدلهای سلسلهمراتبی ساده در Stan
- 29. مدلهای اثرات تصادفی (Random Effects Models)
- 30. مدلهای اثرات ثابت (Fixed Effects Models)
- 31. ترکیب اثرات ثابت و تصادفی
- 32. مدلهای سری زمانی (Time Series Models)
- 33. مدلهای ARIMA در Stan
- 34. مدلهای حالت فضا (State-Space Models)
- 35. مدلسازی دادههای مکانی (Spatial Data Modeling)
- 36. مدلهای بیزی برای دادههای مکانی
- 37. مدلسازی دادههای خوشهای (Clustering)
- 38. کاربرد MCMC در خوشهبندی بیزی
- 39. مدلسازی بقا (Survival Analysis)
- 40. پیادهسازی مدلهای بقا در Stan
- 41. مدلسازی دادههای پرت (Outlier Detection)
- 42. روشهای بیزی برای شناسایی دادههای پرت
- 43. مدلسازی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
- 44. ارزیابی حساسیت مدل (Sensitivity Analysis)
- 45. مدلسازی پیشبینی (Predictive Modeling)
- 46. اعتبارسنجی مدلهای پیشبینی
- 47. کاربرد MCMC در بهینهسازی بیزی
- 48. بهینهسازی پارامترهای مدل با Stan
- 49. مدلسازی شبکههای عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
- 50. پیادهسازی شبکههای عصبی ساده در Stan
- 51. مقدمهای بر مدلهای خطی مختلط (Mixed-Effects Models)
- 52. پیادهسازی مدلهای خطی مختلط در Stan
- 53. مدلسازی دادههای پانل (Panel Data)
- 54. تحلیل دادههای پانل با رویکرد بیزی
- 55. مدلسازی مدلهای گرافیکی (Graphical Models)
- 56. پیادهسازی مدلهای گرافیکی ساده در Stan
- 57. مقدمهای بر روشهای بیزی برای دادههای حجیم
- 58. چالشهای MCMC در دادههای حجیم
- 59. بهینهسازی اجرای Stan برای دادههای حجیم
- 60. استفاده از Stan در تحقیقات علوم اجتماعی
- 61. کاربرد MCMC در جامعهشناسی
- 62. کاربرد MCMC در علوم سیاسی
- 63. کاربرد MCMC در اقتصادسنجی بیزی
- 64. مدلسازی رفتار مصرفکننده با Stan
- 65. مدلسازی ریسک در امور مالی با Stan
- 66. کاربرد MCMC در علوم زیستی
- 67. مدلسازی ژنتیکی با Stan
- 68. مدلسازی اپیدمیولوژیک با Stan
- 69. مدلسازی در علم دادههای پزشکی
- 70. کاربرد MCMC در مهندسی
- 71. مدلسازی قابلیت اطمینان با Stan
- 72. مدلسازی در علوم محیط زیست
- 73. مدلسازی تغییرات اقلیمی با Stan
- 74. مدلسازی در علوم کامپیوتر
- 75. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین بیزی
- 76. مدلسازی در پردازش زبان طبیعی
- 77. مدلسازی در بینایی ماشین
- 78. مقدمهای بر مفاهیم پیشرفته MCMC
- 79. اهمیت نمونهگیری مستقل و وابسته
- 80. روشهای نمونهگیری با اهمیت (Importance Sampling)
- 81. روشهای شبهمونت کارلو (Quasi-Monte Carlo)
- 82. مقدمهای بر روشهای MCMC با دادههای نامعلوم
- 83. استفاده از Stan برای دادههای نامعلوم
- 84. مدلسازی مدلهای چندسطحی پیچیده در Stan
- 85. نکات پیشرفته در نوشتن کد Stan
- 86. دیباگ کردن مدلهای Stan
- 87. اجرای موازی محاسبات MCMC
- 88. استفاده از Stan در پلتفرمهای ابری
- 89. توسعه مدلهای سفارشی در Stan
- 90. یادگیری ماشین بیزی با Stan
- 91. مقدمهای بر مدلهای پیشرفته در Stan
- 92. مدلسازی حالتهای پنهان (Hidden Markov Models)
- 93. پیادهسازی HMM در Stan
- 94. مدلسازی مدلهای گرافیکی بیزی پیشرفته
- 95. استفاده از Stan برای مدلهای بیزی غیرپارامتری
- 96. مقایسه Stan با سایر نرمافزارهای MCMC
- 97. کاربرد MCMC در تحقیقات علوم انسانی
- 98. مدلسازی در باستانشناسی با Stan
- 99. مدلسازی در زبانشناسی با Stan
- 100. مباحث پایانی و جمعبندی
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.