دوره مدیریت سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
• 2. آشنایی با نرم‌افزار Stan
• 3. نصب و راه‌اندازی Stan
• 4. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی آماری بیزی
• 5. نمونه‌گیری از توزیع‌های احتمال
• 6. کاربرد توزیع‌های پیشین و پسین
• 7. تعریف مدل‌های آماری در Stan
• 8. نوشتن فانکشن احتمال در Stan
• 9. توابع توزیع استاندارد در Stan
• 10. نمونه‌گیری از مدل‌های خطی ساده
• 11. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی
• 12. تفسیر نتایج مدل‌های رگرسیون
• 13. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
• 14. شاخص‌های ارزیابی همگرایی (R-hat)
• 15. نمودارهای Trace و Autocorrelation
• 16. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
• 17. مدل‌های رگرسیون خطی تعمیم‌یافته (GLM)
• 18. مدل‌های لجستیک بیزی
• 19. مدل‌های پواسون بیزی
• 20. مدل‌های رگرسیون چندجمله‌ای بیزی
• 21. تحلیل سری‌های زمانی با Stan
• 22. مدل‌های ARIMA بیزی
• 23. مدل‌های فضایی بیزی
• 24. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی
• 25. سطوح مختلف مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 26. مدل‌های اثرات تصادفی
• 27. مدل‌های اثرات ثابت
• 28. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در علوم اجتماعی
• 29. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در علوم زیستی
• 30. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در اقتصاد
• 31. مدل‌های پیش‌بینی با Stan
• 32. ارزیابی دقت پیش‌بینی
• 33. اعتبارسنجی متقابل در مدل‌های بیزی
• 34. بایاس در نمونه‌گیری و مدل‌سازی
• 35. شناسایی منابع بایاس در نمونه‌گیری
• 36. روش‌های کاهش بایاس در نمونه‌گیری
• 37. سوگیری انتخاب در نمونه‌گیری
• 38. سوگیری اندازه‌گیری در نمونه‌گیری
• 39. سوگیری انتشار در نمونه‌گیری
• 40. سوگیری حافظه در نمونه‌گیری
• 41. سوگیری تایید در نمونه‌گیری
• 42. سوگیری بقا در نمونه‌گیری
• 43. سوگیری در مدل‌سازی آماری
• 44. سوگیری در انتخاب متغیرها
• 45. سوگیری در تعیین توزیع‌های پیشین
• 46. سوگیری در تفسیر نتایج
• 47. سوگیری در داده‌های ناقص
• 48. سوگیری در داده‌های پرت
• 49. مدیریت داده‌های ناقص در Stan
• 50. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 51. روش‌های مقاوم در برابر داده‌های پرت
• 52. بررسی حساسیت مدل به توزیع‌های پیشین
• 53. بررسی حساسیت مدل به فرضیات مدل
• 54. اهمیت تکرارپذیری در تحقیقات علمی
• 55. نوشتن کد استاندارد و خوانا در Stan
• 56. مستندسازی کد Stan
• 57. کاربرد Stan در مطالعات پیمایشی
• 58. کاربرد Stan در مطالعات میدانی
• 59. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های پزشکی
• 60. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های مالی
• 61. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های زیست‌محیطی
• 62. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های مهندسی
• 63. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های روان‌شناسی
• 64. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های جامعه‌شناسی
• 65. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های آموزشی
• 66. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های ورزشی
• 67. بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده در Stan
• 68. بهینه‌سازی سرعت نمونه‌گیری
• 69. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
• 70. نمونه‌گیری ذرات (Particle MCMC)
• 71. روش‌های MCMC با بازنمایی موازی
• 72. استفاده از Stan برای داده‌های حجیم
• 73. ملاحظات محاسباتی در Stan
• 74. مدیریت حافظه در Stan
• 75. ارتباط Stan با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر (R, Python)
• 76. نوشتن ابزارهای کمکی برای Stan
• 77. انجام تحلیل‌های آماری پیشرفته با Stan
• 78. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌ها
• 79. رعایت حریم خصوصی در داده‌ها
• 80. مسئولیت‌پذیری در استفاده از نتایج آماری
• 81. چالش‌های مدل‌سازی بیزی در عمل
• 82. راهکارهای عملی برای چالش‌های مدل‌سازی
• 83. آینده نمونه‌گیری MCMC و Stan
• 84. مقایسه Stan با سایر نرم‌افزارهای آماری بیزی
• 85. نکات کاربردی برای حرفه‌ای‌ها
• 86. ملاحظات فقهی و شرعی در تحلیل داده‌ها (در صورت لزوم)
• 87. اقتصاد اسلامی و مدل‌سازی بیزی (در صورت لزوم)
• 88. روان‌شناسی خانواده در چارچوب اسلامی و مدل‌سازی بیزی (در صورت لزوم)
• 89. تاریخ صدر اسلام و تحلیل داده‌ها (در صورت لزوم)
• 90. سیاست خارجی جمهوری اسلامی ایران و مدل‌سازی (در صورت لزوم)
• 91. زبان فارسی و اصطلاحات علمی در Stan
• 92. ارتباط با جامعه علمی و اشتراک‌گذاری دانش
• 93. پروژه‌های عملی و کاربردی با Stan
• 94. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری Stan