اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل آماری داده‌های چند متغیره

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل آماری داده‌های چند متغیره

موضوع کلی: علوم ریاضی و کاربردهای آن

موضوع میانی: آمار و احتمالات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل آماری داده‌های چند متغیره
• 2. مفاهیم اولیه و تعاریف
• 3. انواع داده‌های چند متغیره
• 4. توزیع‌های چند متغیره
• 5. توزیع نرمال چند متغیره
• 6. برآورد پارامترهای توزیع نرمال چند متغیره
• 7. توابع مشخصه و مولد گشتاور
• 8. آمار مرتبه اول و دوم
• 9. ماتریس کوواریانس و همبستگی
• 10. برآورد ماتریس کوواریانس
• 11. تست‌های فرض برای میانگین و کوواریانس
• 12. روش‌های کاهش ابعاد
• 13. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 14. تفسیر مؤلفه‌های اصلی
• 15. کاربرد PCA در پیش‌پردازش داده
• 16. تحلیل عاملی اکتشافی
• 17. مدل تحلیل عاملی
• 18. برآورد پارامترهای تحلیل عاملی
• 19. تفسیر عوامل
• 20. کاربرد تحلیل عاملی در ساختار متغیرها
• 21. تحلیل خوشه‌ای
• 22. مفاهیم پایه در تحلیل خوشه‌ای
• 23. روش‌های سلسله مراتبی
• 24. روش‌های غیرسلسله مراتبی (K-Means)
• 25. معیارهای سنجش فاصله و تشابه
• 26. ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی
• 27. کاربرد تحلیل خوشه‌ای در بخش‌بندی بازار
• 28. تحلیل تفکیکی (Discriminant Analysis)
• 29. مفاهیم و اهداف تحلیل تفکیکی
• 30. مدل خطی تفکیکی
• 31. توابع تفکیکی خطی
• 32. قانون بیز و طبقه‌بندی
• 33. ارزیابی عملکرد مدل تفکیکی
• 34. کاربرد تحلیل تفکیکی در تشخیص بیماری
• 35. مدل‌های رگرسیون چندگانه
• 36. مفاهیم رگرسیون خطی چندگانه
• 37. برآورد پارامترها (OLS)
• 38. آزمون‌های فرض در رگرسیون چندگانه
• 39. ضریب تعیین و تفسیر آن
• 40. مشکلات در رگرسیون چندگانه (هم‌خطی)
• 41. پیش‌بینی در رگرسیون چندگانه
• 42. مدل‌های خطای مجزا (GLM)
• 43. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطای مجزا
• 44. مدل رگرسیون لجستیک
• 45. مدل رگرسیون پواسون
• 46. کاربرد GLM در علوم اجتماعی
• 47. تحلیل سری‌های زمانی چند متغیره
• 48. مفاهیم پایه در سری‌های زمانی
• 49. مدل‌های ARIMA چند متغیره
• 50. مدل‌های VAR (Vector Autoregression)
• 51. تشخیص و برآورد مدل‌های VAR
• 52. تحلیل علیت گرنجر
• 53. کاربرد VAR در تحلیل اقتصادی
• 54. تحلیل هم‌انباشتگی (Cointegration)
• 55. مفهوم هم‌انباشتگی
• 56. آزمون‌های هم‌انباشتگی (Engle-Granger, Johansen)
• 57. مدل‌های VECM (Vector Error Correction Model)
• 58. تفسیر نتایج VECM
• 59. کاربرد هم‌انباشتگی در تحلیل بازارهای مالی
• 60. مدل‌های معادلات ساختاری (SEM)
• 61. مقدمه‌ای بر معادلات ساختاری
• 62. مفاهیم مدل‌های اندازه‌گیری و معادلات رفتاری
• 63. برآورد پارامترها در SEM
• 64. شاخص‌های برازش مدل
• 65. تفسیر نتایج SEM
• 66. کاربرد SEM در علوم رفتاری
• 67. تحلیل عاملی تأییدی (CFA)
• 68. مفاهیم و اهداف CFA
• 69. برآورد مدل‌های CFA
• 70. ارزیابی برازش مدل‌های CFA
• 71. تفاوت CFA و EFA
• 72. کاربرد CFA در اعتبارسنجی مقیاس‌ها
• 73. تحلیل مسیر (Path Analysis)
• 74. مفاهیم و اهداف تحلیل مسیر
• 75. مدل‌های تحلیل مسیر
• 76. برآورد و تفسیر نتایج
• 77. کاربرد تحلیل مسیر در بررسی روابط علی
• 78. آمار غیرپارامتری چند متغیره
• 79. مقدمه‌ای بر روش‌های غیرپارامتری
• 80. آزمون‌های ناپارامتری برای مقایسه گروه‌ها
• 81. روش‌های ناپارامتری برای رگرسیون
• 82. کاربرد آمار غیرپارامتری در داده‌های حجیم
• 83. تحلیل داده‌های پرت (Outlier Detection)
• 84. مفهوم داده پرت و اهمیت شناسایی آن
• 85. روش‌های گرافیکی شناسایی داده پرت
• 86. روش‌های آماری شناسایی داده پرت
• 87. روش‌های مبتنی بر فاصله و تراکم
• 88. کاربرد تشخیص داده پرت در اطمینان‌پذیری نتایج
• 89. پیش‌پردازش داده‌ها در تحلیل چند متغیره
• 90. پاکسازی داده‌ها
• 91. تبدیلات داده‌ها (مقیاس‌بندی، نرمال‌سازی)
• 92. مدیریت مقادیر گمشده
• 93. انتخاب متغیرها (Feature Selection)
• 94. کاربرد نرم‌افزارهای آماری
• 95. معرفی نرم‌افزارهای رایج (R, Python, SPSS)
• 96. نوشتن اسکریپت‌های آماری پایه
• 97. مصورسازی داده‌ها در تحلیل چند متغیره
• 98. نمودارهای پراکندگی چند متغیره
• 99. نمودارهای ماتریسی
• 100. مصورسازی نتایج PCA و تحلیل عاملی