دوره مطالعه موردی: نمونه‌گیری Gibbs در تحقیقات زیست‌محیطی با JAGS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مطالعه موردی: نمونه‌گیری Gibbs در تحقیقات زیست‌محیطی با JAGS

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری Gibbs در JAGS

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری Gibbs و کاربرد آن
• 2. مبانی احتمالات و توزیع‌های آماری مرتبط
• 3. مفاهیم مدل‌سازی بیزی
• 4. آشنایی با نرم‌افزار JAGS
• 5. نصب و راه‌اندازی JAGS
• 6. نحو زبان مدل‌سازی JAGS
• 7. تعریف متغیرهای مدل در JAGS
• 8. تعریف توزیع‌های پیشین (Prior Distributions)
• 9. تعریف توزیع‌های درست‌نما (Likelihood Distributions)
• 10. نوشتن مدل‌های ساده در JAGS
• 11. اجرای مدل‌ها در JAGS
• 12. مشاهده خروجی‌های JAGS
• 13. تحلیل سری‌های زمانی نمونه‌گیری شده
• 14. ارزیابی همگرایی مدل‌ها (Convergence Diagnostics)
• 15. آزمون‌های Brooks-Gelman-Rubin
• 16. آزمون‌های Geweke
• 17. آزمون‌های Raftery-Lewis
• 18. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
• 19. نمودارهای تابع چگالی (Density Plots)
• 20. نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
• 21. بررسی همگرایی بصری
• 22. تنظیم پارامترهای زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
• 23. تعداد تکرارها (Iterations)
• 24. تعداد زنجیره‌ها (Chains)
• 25. پیش‌تکرار (Burn-in)
• 26. نمونه‌برداری پس از پیش‌تکرار (Thinning)
• 27. نمونه‌گیری Gibbs در عمل
• 28. نمونه‌گیری از توزیع نرمال چندمتغیره
• 29. نمونه‌گیری از توزیع گاما
• 30. نمونه‌گیری از توزیع بتا
• 31. نمونه‌گیری از توزیع پواسون
• 32. نمونه‌گیری از توزیع دوجمله‌ای
• 33. نمونه‌گیری از توزیع‌های ترکیبی
• 34. مدل‌سازی بیزی برای رگرسیون خطی
• 35. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب برای رگرسیون
• 36. تفسیر نتایج رگرسیون بیزی
• 37. مدل‌سازی بیزی برای رگرسیون لجستیک
• 38. کاربرد رگرسیون لجستیک بیزی در زیست‌محیطی
• 39. مدل‌سازی بیزی برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
• 40. مدل‌سازی بیزی برای مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 41. سطوح مختلف در مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 42. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در JAGS
• 43. نمونه‌گیری Gibbs در تحقیقات زیست‌محیطی
• 44. مدل‌سازی توزیع گونه‌ها
• 45. مدل‌سازی فراوانی گونه‌ها
• 46. مدل‌سازی زیست‌انباشتگی (Bioaccumulation)
• 47. مدل‌سازی انتقال آلاینده‌ها
• 48. مدل‌سازی پارامترهای جمعیتی
• 49. مدل‌سازی روابط گونه-محیط
• 50. مدل‌سازی اثرات تغییرات اقلیمی
• 51. کاربرد مدل‌سازی بیزی در ارزیابی ریسک زیست‌محیطی
• 52. مدل‌سازی عدم قطعیت در تحقیقات زیست‌محیطی
• 53. تلفیق داده‌های مختلف در مدل‌های بیزی
• 54. استفاده از داده‌های مشاهده‌ای
• 55. استفاده از داده‌های آزمایشی
• 56. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده
• 57. مدل‌سازی برای تخمین پارامترهای اکولوژیکی
• 58. برآورد اندازه جمعیت
• 59. برآورد نرخ بقا
• 60. برآورد نرخ زاد و ولد
• 61. برآورد نرخ مهاجرت
• 62. مدل‌سازی پویایی جمعیت
• 63. مدل‌سازی اثرات شکار
• 64. مدل‌سازی اثرات بیماری
• 65. مدل‌سازی اثرات تغییر زیستگاه
• 66. کاربرد JAGS در مطالعات میدانی زیست‌محیطی
• 67. مثال موردی ۱: مدل‌سازی توزیع پرندگان در یک منطقه
• 68. مثال موردی ۲: مدل‌سازی کیفیت آب رودخانه
• 69. مثال موردی ۳: مدل‌سازی میزان آلودگی هوا در شهر
• 70. مثال موردی ۴: مدل‌سازی رفتار مهاجرت ماهیان
• 71. مثال موردی ۵: مدل‌سازی رشد گیاهان در شرایط تنش
• 72. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های مکانی
• 73. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های زمانی-مکانی
• 74. ملاحظات عملی در استفاده از JAGS
• 75. بهینه‌سازی کد JAGS
• 76. مدیریت حافظه در JAGS
• 77. مقایسه مدل‌های بیزی با رویکردهای فراوانی‌گرا
• 78. مزایای مدل‌سازی بیزی در تحقیقات زیست‌محیطی
• 79. چالش‌های مدل‌سازی بیزی
• 80. معرفی بسته‌های R برای ارتباط با JAGS (rjags, runjags)
• 81. استفاده از R برای پیش‌پردازش داده‌ها
• 82. استفاده از R برای پس‌پردازش نتایج JAGS
• 83. تجسم نتایج مدل‌های بیزی در R
• 84. انتقال دانش به متخصصان زیست‌محیطی
• 85. اصول اخلاقی در مدل‌سازی زیست‌محیطی
• 86. تفسیر نتایج با در نظر گرفتن محدودیت‌ها
• 87. ارائه گزارش‌های علمی قابل فهم
• 88. اهمیت تکرارپذیری در تحقیقات
• 89. نکات پیشرفته در مدل‌سازی بیزی
• 90. مدل‌های بیزی باینری (Bayesian Hierarchical Models)
• 91. مدل‌های بیزی با ساختار پیچیده
• 92. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های گمشده
• 93. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های پرت (Outliers)
• 94. معرفی نرم‌افزارهای مشابه JAGS (Stan, BUGS)
• 95. آینده مدل‌سازی بیزی در علوم زیست‌محیطی