اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی استفاده از Stan for Advanced Analysis
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره استفاده از Stan for Advanced Analysis
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر زبان برنامهنویسی Stan
- 2. نصب و راهاندازی Stan
- 3. آشنایی با مفاهیم مدلسازی آماری بیزی
- 4. مبانی احتمال و آمار در مدلسازی بیزی
- 5. توزیعهای پیشین و پسین
- 6. مفهوم درستنمایی
- 7. استفاده از Stan برای مدلهای خطی ساده
- 8. مدلهای رگرسیون خطی بیزی
- 9. تفسیر نتایج رگرسیون بیزی
- 10. کار با دادههای سری زمانی در Stan
- 11. مدلهای ARIMA بیزی
- 12. مدلهای حالت فضا در Stan
- 13. مدلهای سلسله مراتبی در Stan
- 14. رگرسیون سلسله مراتبی
- 15. مدلهای اثرات مختلط
- 16. مدلهای لجستیک بیزی
- 17. رگرسیون لجستیک با Stan
- 18. کاربرد در مسائل طبقهبندی
- 19. مدلهای پواسون بیزی
- 20. مدلسازی دادههای شمارشی
- 21. کاربرد در تحلیل رویدادها
- 22. مدلهای بقا در Stan
- 23. مدل کاکس با Stan
- 24. مبانی بقا و طول عمر
- 25. مدلسازی دادههای مکانی
- 26. مدلهای رگرسیون مکانی
- 27. کاربرد در تحلیلهای جغرافیایی
- 28. مقدمهای بر شبیهسازی مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
- 29. الگوریتم گیبس سمپلینگ
- 30. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
- 31. بهینهسازی و انتخاب مدل
- 32. معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC)
- 33. اعتبارسنجی متقابل
- 34. تنظیم پارامترهای مدل
- 35. تشخیص همگرایی در MCMC
- 36. نمودارهای Trace Plot
- 37. تحلیل سری زمانی MCMC
- 38. اندازهگیری عدم قطعیت
- 39. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
- 40. تفسیر گاما و بتای توزیعها
- 41. مدلسازی پیشبینی
- 42. پیشبینی سریهای زمانی
- 43. ارزیابی دقت پیشبینی
- 44. کاربرد در علوم اقتصادی
- 45. مدلسازی تقاضا
- 46. تحلیل ریسک مالی
- 47. کاربرد در علوم زیستی
- 48. مدلسازی رشد جمعیت
- 49. تحلیل دادههای ژنتیکی
- 50. کاربرد در علوم اجتماعی
- 51. تحلیل دادههای نظرسنجی
- 52. مدلسازی رفتار رایدهندگان
- 53. کاربرد در علوم مهندسی
- 54. مدلسازی قابلیت اطمینان
- 55. تحلیل دادههای ارتعاشی
- 56. مقدمهای بر Stan Math Library
- 57. توابع احتمال در Stan
- 58. توابع توزیع سفارشی
- 59. ساخت مدلهای سفارشی در Stan
- 60. استفاده از بلوکهای `transformed data` و `generated quantities`
- 61. بهینهسازی کد Stan
- 62. نکات پیشرفته در برنامهنویسی Stan
- 63. مدیریت حافظه در Stan
- 64. استفاده از Stan با R
- 65. ادغام Stan با پایتون
- 66. استفاده از Stan با Julia
- 67. دیباگ کردن مدلهای Stan
- 68. تکنیکهای پیشرفته MCMC
- 69. نمونهگیری با اهمیت
- 70. روشهای MCMC موازی
- 71. مدلهای بیزی پیشرفته
- 72. مدلهای شبکهای بیزی
- 73. مدلهای عامل پنهان
- 74. روشهای بیزی برای دادههای گمشده
- 75. کاربرد در یادگیری ماشین
- 76. شبکههای عصبی بیزی
- 77. ماشینهای بردار پشتیبان بیزی
- 78. مدلهای بیزی برای دادههای حجیم
- 79. پردازش موازی در Stan
- 80. استفاده از GPU در Stan
- 81. مدلسازی بیزی در مقیاس بزرگ
- 82. ملاحظات اخلاقی در مدلسازی بیزی
- 83. تفسیر نتایج در بستر علمی
- 84. مستندسازی مدلهای بیزی
- 85. اشتراکگذاری مدلها و کد
- 86. آینده مدلسازی بیزی و Stan
- 87. کاربرد در تحقیقات علمی
- 88. پروژههای عملی با Stan
- 89. تحلیل دادههای واقعی
- 90. ارائه نتایج مدلسازی
- 91. مباحث تکمیلی در آمار 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.