دوره رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری در علوم
• 2. مفاهیم اساسی احتمال و آمار
• 3. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
• 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
• 5. مفاهیم استنتاج بیزی
• 6. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
• 7. نصب و راه‌اندازی R و RStudio
• 8. عملیات پایه با داده‌ها در R
• 9. تجسم داده‌ها در R با ggplot2
• 10. آشنایی با مدل‌های خطی در R
• 11. مدل‌های رگرسیون خطی ساده
• 12. مدل‌های رگرسیون خطی چندگانه
• 13. ارزیابی مدل‌های رگرسیون خطی
• 14. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری‌های زمانی
• 15. مدل‌های ARIMA برای سری‌های زمانی
• 16. پیش‌بینی با مدل‌های سری زمانی
• 17. کاربرد مدل‌های سری زمانی در اقتصاد
• 18. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سلسله مراتبی
• 19. مدل‌های سلسله مراتبی خطی
• 20. مدل‌های سلسله مراتبی غیرخطی
• 21. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در علوم اجتماعی
• 22. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Stan
• 23. مقدمه‌ای بر سینتکس Stan
• 24. نوشتن مدل‌های ساده در Stan
• 25. کامپایل و اجرای مدل‌ها در Stan
• 26. مفاهیم نمونه‌گیری مارکوف زنجیره مونت کارلو (MCMC)
• 27. تشخیص همگرایی در MCMC
• 28. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
• 29. بهینه‌سازی مدل‌های Stan
• 30. مواجهه با مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan
• 31. بررسی مشکلات همگرایی در Stan
• 32. راهکارهای رفع مشکلات همگرایی
• 33. مشکلات مربوط به توزیع‌های پیشین
• 34. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب
• 35. مشکلات مربوط به ابعاد بالای مدل
• 36. تکنیک‌های کاهش ابعاد در Stan
• 37. مشکلات مربوط به داده‌های پرت
• 38. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 39. مشکلات مربوط به خودهمبستگی در مشاهدات
• 40. مدل‌سازی خودهمبستگی در Stan
• 41. مشکلات مربوط به عدم خطی بودن روابط
• 42. مدل‌سازی روابط غیرخطی در Stan
• 43. مشکلات مربوط به مدل‌های آمیخته
• 44. پیاده‌سازی مدل‌های آمیخته در Stan
• 45. مشکلات مربوط به داده‌های گمشده
• 46. روش‌های مختلف مدیریت داده‌های گمشده
• 47. پیاده‌سازی روش‌های مدیریت داده‌های گمشده در Stan
• 48. مشکلات مربوط به پیچیدگی مدل
• 49. ساده‌سازی مدل و انتخاب متغیر
• 50. اعتبارسنجی مدل‌های پیچیده
• 51. مشکلات مربوط به تفسیر نتایج
• 52. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
• 53. تصویرسازی نتایج مدل‌های Stan
• 54. مشکلات مربوط به محاسبات زمان‌بر
• 55. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت
• 56. استفاده از پردازش موازی در Stan
• 57. مشکلات مربوط به انتخاب نرم‌افزار
• 58. مقایسه Stan با سایر نرم‌افزارهای مدل‌سازی
• 59. انتخاب بهترین نرم‌افزار برای پروژه
• 60. مشکلات مربوط به مستندسازی مدل
• 61. اصول مستندسازی مدل‌های آماری
• 62. نوشتن مستندات برای مدل‌های Stan
• 63. مشکلات مربوط به تکرارپذیری نتایج
• 64. تضمین تکرارپذیری تحلیل‌ها
• 65. استفاده از سیستم‌های کنترل نسخه
• 66. مشکلات مربوط به اعتبارسنجی مدل
• 67. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع
• 68. ارزیابی پیش‌بینی‌پذیری مدل
• 69. مشکلات مربوط به تعمیم‌پذیری مدل
• 70. بررسی دامنه کاربرد مدل
• 71. تعدیل مدل برای تعمیم‌پذیری بهتر
• 72. مشکلات مربوط به مدل‌های مکانی
• 73. مدل‌سازی داده‌های مکانی در Stan
• 74. ارزیابی مدل‌های مکانی
• 75. مشکلات مربوط به مدل‌های شبکه‌ای
• 76. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای در Stan
• 77. ارزیابی مدل‌های شبکه‌ای
• 78. مشکلات مربوط به مدل‌های بیزی غیرپارامتری
• 79. معرفی مدل‌های بیزی غیرپارامتری
• 80. پیاده‌سازی مدل‌های غیرپارامتری در Stan
• 81. مشکلات مربوط به یادگیری ماشین بیزی
• 82. مفاهیم یادگیری ماشین بیزی
• 83. کاربرد مدل‌های Stan در یادگیری ماشین
• 84. کاربردهای پیشرفته مدل‌سازی بیزی
• 85. مدل‌سازی معادلات ساختاری بیزی
• 86. مدل‌سازی عاملی بیزی
• 87. مدل‌سازی معادلات هم‌زمان بیزی
• 88. کاربرد مدل‌سازی بیزی در علوم پزشکی
• 89. کاربرد مدل‌سازی بیزی در علوم محیطی
• 90. کاربرد مدل‌سازی بیزی در علوم اقتصادی
• 91. کاربرد مدل‌سازی بیزی در علوم اجتماعی
• 92. کاربرد مدل‌سازی بیزی در مهندسی
• 93. بررسی مطالعات موردی موفق با Stan
• 94. نکات تکمیلی و پیشرفته در Stan
• 95. آینده مدل‌سازی بیزی و Stan