دوره تکنیک‌های اعتبارسنجی نتایج MCMC در Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های اعتبارسنجی نتایج MCMC در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
• 2. مبانی نظری MCMC
• 3. معرفی نرم‌افزار Stan
• 4. نصب و پیکربندی Stan
• 5. ساختار مدل در Stan
• 6. زبان برنامه‌نویسی Stan
• 7. انواع توزیع‌های احتمال در Stan
• 8. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته در Stan
• 9. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
• 10. پیاده‌سازی مدل‌های احتمالاتی در Stan
• 11. نوشتن اولین کد MCMC در Stan
• 12. مفاهیم پایه نمونه‌گیری از توزیع پسین
• 13. کاربرد MCMC در برآورد پارامترها
• 14. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
• 15. تشخیص واگرایی در MCMC
• 16. نمودارهای trace
• 17. نمودارهای autocorrelation
• 18. معیارهای عددی همگرایی (Gelman-Rubin)
• 19. روش‌های تشخیص عدم همگرایی
• 20. تنظیم پارامترهای نمونه‌گیری در Stan
• 21. تعداد گام‌های نمونه‌گیری
• 22. تعداد زنجیره‌ها
• 23. warm-up period
• 24. thinning
• 25. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته در Stan
• 26. NUTS sampler
• 27. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
• 28. استفاده از HMC در Stan
• 29. مزایای HMC نسبت به Gibbs Sampling
• 30. کاربرد HMC در مدل‌های پیچیده
• 31. مشکلات رایج در اجرای MCMC
• 32. انتخاب پیشین‌های مناسب
• 33. تأثیر پیشین‌ها بر نتایج
• 34. انتخاب توزیع‌های پیشین قوی
• 35. پیشین‌های غیراطلاعاتی
• 36. پیشین‌های اطلاعاتی
• 37. اعتبارسنجی مدل‌های Bayesian
• 38. ارزیابی برازش مدل
• 39. Residual analysis در مدل‌های Bayesian
• 40. توزیع‌های پیش‌بینی‌کننده
• 41. اعتبارسنجی متقابل در مدل‌های Bayesian
• 42. اعتبارسنجی مدل با داده‌های جدید
• 43. مقایسه مدل‌های Bayesian
• 44. معیارهای مقایسه مدل (WAIC, LOO-CV)
• 45. انتخاب مدل بر اساس معیارهای اطلاعاتی
• 46. کاربرد MCMC در مسائل آماری
• 47. برآورد پارامترهای مدل‌های رگرسیون
• 48. تحلیل سری‌های زمانی با MCMC
• 49. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی با MCMC
• 50. برآورد پارامترهای مدل‌های بقا
• 51. کاربرد MCMC در علوم زیستی
• 52. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
• 53. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با MCMC
• 54. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 55. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
• 56. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با MCMC
• 57. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
• 58. مدل‌سازی اقتصادسنجی با MCMC
• 59. تحلیل ریسک با MCMC
• 60. کاربرد MCMC در مهندسی
• 61. بهینه‌سازی با MCMC
• 62. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با MCMC
• 63. بهبود کارایی MCMC
• 64. روش‌های کاهش واریانس نمونه‌گیری
• 65. Importance Sampling
• 66. Resampling techniques
• 67. Parallel tempering
• 68. استفاده از GPU برای تسریع MCMC
• 69. بهینه‌سازی کد Stan
• 70. نکات کلیدی برای نوشتن کد Stan کارآمد
• 71. مدیریت حافظه در Stan
• 72. اشکال‌زدایی کدهای Stan
• 73. منابع آموزشی تکمیلی برای Stan
• 74. مستندات رسمی Stan
• 75. انجمن‌های کاربری Stan
• 76. مطالعه مقالات علمی مرتبط با MCMC
• 77. کاربرد MCMC در مسائل روزمره
• 78. تحلیل داده‌های واقعی با Stan
• 79. مثال‌های عملی از اعتبارسنجی نتایج MCMC
• 80. شبیه‌سازی داده‌ها برای اعتبارسنجی
• 81. تفسیر نتایج اعتبارسنجی
• 82. گزارش‌دهی نتایج MCMC
• 83. نکات اخلاقی در استفاده از مدل‌های آماری
• 84. مسئولیت‌پذیری در تفسیر نتایج
• 85. اهمیت شفافیت در مدل‌سازی
• 86. محدودیت‌های روش‌های MCMC
• 87. درک محدودیت‌های مدل
• 88. تفسیر محتاطانه نتایج
• 89. پیشرفت‌های اخیر در MCMC
• 90. روش‌های MCMC مبتنی بر یادگیری ماشین
• 91. کاربرد MCMC در یادگیری عمیق
• 92. آینده MCMC در تجزیه و تحلیل داده‌ها
• 93. جمع‌بندی مباحث اعتبارسنجی نتایج MCMC
• 94. بررسی مدل‌های پیشرفته در Stan
• 95. آموزش مدل‌های پیچیده‌تر در Stan
• 96. نکات کاربردی برای پروژه‌های واقعی
• 97. مدیریت عدم قطعیت در نتایج
• 98. راهنمای گام به گام اعتبارسنجی
• 99. تکنیک‌های پیشرفته برای مدل‌های بزرگ
• 100. ارزیابی حساسیت مدل به پیشین‌ها