دوره کاربرد MCMC با Stan در تحلیل‌های آماری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 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. مبانی احتمال و آمار در تحلیل‌های آماری
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری
• 3. مفاهیم کلیدی در مدل‌های آماری
• 4. آشنایی با نرم‌افزار Stan
• 5. نصب و راه‌اندازی Stan
• 6. ساختار کلی برنامه‌های Stan
• 7. زبان مدل‌سازی Stan
• 8. تعریف متغیرها و پارامترها در Stan
• 9. توابع توزیع احتمال در Stan
• 10. توزیع‌های پیشین و پسین
• 11. نظریه بیز
• 12. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
• 13. مفهوم زنجیره مارکوف
• 14. الگوریتم‌های MCMC
• 15. نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
• 16. نمونه‌گیری جابجایی (Metropolis-Hastings Sampling)
• 17. کاربرد MCMC در براورد پارامترها
• 18. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
• 19. شاخص‌های همگرایی (R-hat, ESS)
• 20. تشخیص واگرایی در زنجیره‌های مارکوف
• 21. روش‌های بهبود کارایی MCMC
• 22. نمونه‌گیری با نسبت پذیرش بالا
• 23. نمونه‌گیری با ابعاد بالا
• 24. استفاده از Stan برای مدل‌های خطی
• 25. مدل‌های رگرسیونی خطی بیزی
• 26. مدل‌های چندسطحی در Stan
• 27. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی
• 28. مدل‌های سری زمانی در Stan
• 29. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
• 30. مدل‌های بقا در Stan
• 31. مدل‌های فضایی در Stan
• 32. مدل‌های عاملی در Stan
• 33. مدل‌های ساختاری در Stan
• 34. مدل‌های آماری برای داده‌های پرت
• 35. مدل‌سازی داده‌های گمشده در Stan
• 36. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های آماری
• 37. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 38. اعتبارسنجی مبتنی بر شبیه‌سازی
• 39. مقایسه مدل‌های آماری
• 40. انتخاب مدل با استفاده از معیارهای اطلاعاتی
• 41. مدل‌سازی اقتصادسنجی بیزی
• 42. کاربرد MCMC در مالیه
• 43. مدل‌سازی ریسک اعتباری با Stan
• 44. مدل‌سازی قیمت‌گذاری دارایی‌ها
• 45. مدل‌سازی سبد سهام
• 46. کاربرد MCMC در علوم زیستی
• 47. مدل‌سازی ژنتیکی با Stan
• 48. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک
• 49. مدل‌سازی داده‌های بالینی
• 50. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 51. مدل‌سازی رفتاری با Stan
• 52. تحلیل داده‌های پیمایشی
• 53. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 54. مدل‌سازی داده‌های مکانی
• 55. کاربرد MCMC در علوم محیط زیست
• 56. مدل‌سازی کیفیت هوا
• 57. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
• 58. مدل‌سازی منابع آب
• 59. کاربرد MCMC در مهندسی
• 60. مدل‌سازی قابلیت اطمینان
• 61. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
• 62. تحلیل داده‌های صنعتی
• 63. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی
• 64. کاربرد بهینه‌سازی بیزی در طراحی آزمایش
• 65. استفاده از Stan برای بهینه‌سازی
• 66. تحلیل حساسیت پارامترها
• 67. مدل‌سازی عدم قطعیت
• 68. تفسیر نتایج تحلیل‌های آماری بیزی
• 69. ارائه گزارش نتایج
• 70. ملاحظات اخلاقی در تحلیل‌های آماری
• 71. حریم خصوصی داده‌ها
• 72. شفافیت در تحلیل‌ها
• 73. کاربرد MCMC در داده‌های حجیم
• 74. چالش‌های MCMC در داده‌های بزرگ
• 75. روش‌های موازی‌سازی در Stan
• 76. استفاده از Stan در پلتفرم‌های ابری
• 77. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
• 78. شبکه‌های عصبی بیزی
• 79. ماشین‌های بردار پشتیبان بیزی
• 80. مدل‌های گرافیکی بیزی
• 81. مدل‌سازی آماری برای داده‌های تصویری
• 82. تحلیل داده‌های متنی با Stan
• 83. پردازش زبان طبیعی بیزی
• 84. مدل‌سازی آماری برای داده‌های صوتی
• 85. کاربرد MCMC در علم داده
• 86. استخراج ویژگی با MCMC
• 87. تشخیص ناهنجاری با MCMC
• 88. پیش‌بینی سری زمانی با MCMC
• 89. مدل‌سازی آماری برای اینترنت اشیاء
• 90. امنیت در تحلیل‌های آماری
• 91. حفظ یکپارچگی داده‌ها
• 92. تضمین دقت نتایج
• 93. کاربرد MCMC در حکمرانی داده
• 94. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
• 95. مدیریت ریسک با MCMC
• 96. تحلیل داده‌های عمومی
• 97. مقدمه‌ای بر روش‌های پیشرفته MCMC
• 98. نمونه‌گیری چرخشی (Hamiltonian Monte Carlo)
• 99. نمونه‌گیری آلتمن (No-U-Turn Sampler)
• 100. کاربرد MCMC در مدل‌های گرافی