اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تنظیمات پیشرفته برای مسائل پیچیده در Stan

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تنظیمات پیشرفته برای مسائل پیچیده در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Stan و اصول برنامه‌نویسی آماری
• 2. نصب و راه‌اندازی Stan
• 3. مبانی مدل‌سازی احتمالاتی در Stan
• 4. معرفی زبان Stan: ساختار و سینتکس
• 5. انواع داده‌ها و ساختارهای در Stan
• 6. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمالاتی پایه
• 7. تابع درست‌نمایی و نقش آن در مدل‌سازی
• 8. تابع پیشین و رویکرد بیزی
• 9. فرآیند نمونه‌گیری مارکوف زنجیره‌ای (MCMC)
• 10. مفهوم و کاربرد نمونه‌گیری گیبس
• 11. الگوریتم هامیلتونی مونت کارلو (HMC)
• 12. حالت متغیرهای پنهان (Latent Variables)
• 13. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) در Stan
• 14. مدل‌های رگرسیون خطی و فرض‌های آن
• 15. مدل‌های رگرسیون لجستیک برای داده‌های دودویی
• 16. مدل‌های رگرسیون پواسون برای داده‌های شمارشی
• 17. مدل‌های رگرسیون گاما برای داده‌های پیوسته مثبت
• 18. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
• 19. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 20. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
• 21. مدل‌های اثرات مختلط (Mixed-Effects Models)
• 22. مدل‌های چندسطحی (Multilevel Models)
• 23. مدل‌های سری زمانی در Stan
• 24. مدل‌های ARIMA و اجزای آن
• 25. مدل‌های حالت فضا (State-Space Models)
• 26. مدل‌های خودرگرسیو شرطی ناهمسانی واریانس (ARCH/GARCH)
• 27. مدل‌های مکانی در Stan
• 28. مدل‌های رگرسیون مکانی (Spatial Regression)
• 29. مدل‌های خودهمبستگی مکانی (Spatial Autocorrelation)
• 30. مدل‌های ناهمگنی مکانی (Spatial Heterogeneity)
• 31. مدل‌های آماری برای داده‌های شبکه‌ای
• 32. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با Stan
• 33. مدل‌سازی پویایی شبکه‌ها
• 34. مدل‌های احتمالاتی در یادگیری ماشین
• 35. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
• 36. مدل‌های گرافیکی احتمالاتی (Probabilistic Graphical Models)
• 37. مقدمه‌ای بر روش‌های بیزی برای داده‌های بزرگ
• 38. بهینه‌سازی در Stan: تنظیم پارامترهای HMC
• 39. تنظیمات پیشرفته برای نمونه‌گیر HMC
• 40. درک و تشخیص همگرایی MCMC
• 41. روش‌های ارزیابی همگرایی (Trace Plots, R-hat)
• 42. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
• 43. روش‌های اعتبارسنجی مدل
• 44. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 45. اعتبارسنجی بیزی (Bayesian Leave-One-Out)
• 46. اعتبارسنجی مبتنی بر پیش‌بینی
• 47. مدیریت داده‌های گمشده در Stan
• 48. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده
• 49. مدل‌سازی داده‌های گمشده به صورت بیزی
• 50. انواع پیچیدگی‌های مدل در Stan
• 51. مدل‌سازی وابستگی‌های غیرخطی
• 52. مدل‌سازی تعاملات پیچیده
• 53. مدل‌سازی ناهمگنی واریانس (Heteroskedasticity)
• 54. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outliers)
• 55. روش‌های پیشرفته مدل‌سازی آماری
• 56. مدل‌های موضوعی (Topic Models)
• 57. مدل‌سازی پنهان مارکوف (Hidden Markov Models)
• 58. مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی پیشرفته
• 59. مدل‌های آماری برای داده‌های اکتشافی فضایی
• 60. مدل‌سازی ساختارهای سلسله‌مراتبی پیچیده
• 61. مدل‌سازی داده‌های زمانی-مکانی
• 62. مدل‌سازی انتخاب گسسته با رویکرد بیزی
• 63. مدل‌سازی رگرسیون چندگانه با رویکرد بیزی
• 64. مدل‌سازی مدل‌های انتخاب چندگانه
• 65. مدل‌سازی داده‌های ترتیبی
• 66. مدل‌سازی مدل‌های مقایسه‌ای
• 67. مدل‌سازی مدل‌های بقا (Survival Analysis)
• 68. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های ترکیبی
• 69. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های سفارشی
• 70. پیاده‌سازی توابع سفارشی در Stan
• 71. توابع کمکی (Helper Functions) در Stan
• 72. استفاده از C++ برای افزایش کارایی در Stan
• 73. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد Stan
• 74. مدیریت و سازماندهی پروژه‌های Stan
• 75. ورژن‌کنترل و اشتراک‌گذاری کد Stan
• 76. مستندسازی کد Stan
• 77. تکنیک‌های اشکال‌زدایی (Debugging) در Stan
• 78. کار با کتابخانه‌های مرتبط با Stan (rstanarm, brms)
• 79. مقایسه نتایج Stan با سایر نرم‌افزارها
• 80. کاربرد Stan در تحقیقات علوم اجتماعی
• 81. کاربرد Stan در تحقیقات علوم پزشکی
• 82. کاربرد Stan در تحقیقات علوم اقتصادی
• 83. کاربرد Stan در تحقیقات علوم طبیعی
• 84. کاربرد Stan در علوم داده و تحلیل آماری
• 85. اصول اخلاقی در تحلیل آماری با Stan
• 86. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
• 87. اصول تولید محتوای آموزشی استاندارد در حوزه آمار
• 88. نکات کلیدی در تدوین دوره‌های آموزشی آماری
• 89. ارائه نتایج و تفسیر مدل‌های بیزی
• 90. گزارش‌دهی شفاف و صادقانه نتایج
• 91. کاربرد مدل‌های بیزی در تصمیم‌گیری‌های عملی
• 92. آینده برنامه‌نویسی آماری با Stan