دوره راهنمای جامع برای تنظیم MCMC در Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع برای تنظیم MCMC در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو
• 2. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
• 3. مفاهیم اساسی نمونه‌گیری
• 4. نیاز به روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
• 5. معرفی نرم‌افزار Stan
• 6. نصب و راه‌اندازی Stan
• 7. ساختار زبان Stan
• 8. متغیرهای در Stan
• 9. توابع در Stan
• 10. مدل‌های احتمالی در Stan
• 11. توزیع‌های پیشین و پسین
• 12. استفاده از توزیع‌های پیشین مناسب
• 13. مفهوم تابع درست‌نمایی
• 14. تعریف مدل‌های ساده در Stan
• 15. مثال مدل خطی در Stan
• 16. پارامترهای مدل
• 17. تخمین پارامترها
• 18. مقدمه‌ای بر MCMC
• 19. الگوریتم Metropolis-Hastings
• 20. جزئیات الگوریتم Metropolis-Hastings
• 21. الگوریتم گیبس سمپلینگ
• 22. جزئیات الگوریتم گیبس سمپلینگ
• 23. تفاوت‌های Metropolis-Hastings و گیبس
• 24. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری
• 25. تحلیل مدل‌های رگرسیون با MCMC
• 26. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با MCMC
• 27. مدل‌های سری زمانی با MCMC
• 28. مدل‌های سلسله‌مراتبی با MCMC
• 29. طراحی مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
• 30. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 31. تحلیل نتایج مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 32. مفاهیم همگرایی در MCMC
• 33. معیارهای ارزیابی همگرایی
• 34. آزمون‌های همگرایی رایج
• 35. تشخیص عدم همگرایی
• 36. اصلاح مدل برای بهبود همگرایی
• 37. تنظیم پارامترهای MCMC
• 38. انتخاب گام در Metropolis-Hastings
• 39. تنظیم پارامترهای گیبس
• 40. تنظیمات پیشرفته در Stan
• 41. کاربرد Stan برای مدل‌های پیچیده
• 42. مدل‌سازی داده‌های گسسته با Stan
• 43. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با Stan
• 44. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با Stan
• 45. مدل‌سازی داده‌های بقا با Stan
• 46. اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
• 47. بررسی کیفیت نمونه‌ها
• 48. تحلیل حساسیت مدل
• 49. مقایسه مدل‌ها با استفاده از MCMC
• 50. استفاده از شاخص‌های اطلاعاتی مدل
• 51. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی
• 52. ارتباط بهینه‌سازی بیزی با MCMC
• 53. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
• 54. تحلیل عدم قطعیت در مدل‌ها
• 55. تفسیر نتایج MCMC
• 56. تجسم نتایج MCMC
• 57. نمودارهای Trace Plot
• 58. نمودارهای Autocorrelation Plot
• 59. نمودارهای Posterior Predictive Checks
• 60. ارزیابی پیش‌بینی مدل
• 61. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
• 62. شبکه‌های بیزی با Stan
• 63. مدل‌های مارکوف پنهان با Stan
• 64. مدل‌های عاملی با Stan
• 65. کاربرد MCMC در علوم زیستی
• 66. مدل‌سازی ژنتیکی با Stan
• 67. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با Stan
• 68. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 69. مدل‌سازی رفتاری با Stan
• 70. تحلیل داده‌های پیمایشی با Stan
• 71. کاربرد MCMC در اقتصاد
• 72. مدل‌های اقتصادسنجی بیزی با Stan
• 73. تحلیل سری‌های زمانی اقتصادی با Stan
• 74. کاربرد MCMC در مهندسی
• 75. مدل‌سازی قابلیت اطمینان با Stan
• 76. تحلیل ریسک با Stan
• 77. مباحث پیشرفته در MCMC
• 78. کاهش واریانس در MCMC
• 79. روش‌های نمونه‌گیری ترکیبی
• 80. نمونه‌گیری موازی در Stan
• 81. استفاده از Stan برای محاسبات توزیع‌شده
• 82. اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
• 83. نکات و ترفندهای پیشرفته
• 84. بهترین شیوه‌ها در MCMC
• 85. آینده MCMC و Stan
• 86. مطالعات موردی پیشرفته
• 87. کاربرد MCMC در مسائل واقعی
• 88. تحلیل داده‌های بزرگ با MCMC
• 89. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی
• 90. نکات حقوقی و شرعی مرتبط با داده‌ها
• 91. چارچوب‌های شرعی در تحلیل داده
• 92. مبانی فقهی در مدل‌سازی اقتصادی
• 93. اصول اخلاقی در تحلیل آماری
• 94. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 95. امنیت اطلاعات در پردازش داده
• 96. مقررات بانک مرکزی در حوزه مالی
• 97. رویکردهای اسلامی در بانکداری
• 98. قوانین گمرکی و ارزی در تجارت
• 99. مبانی حقوقی قراردادها
• 100. نکات قانونی در استفاده از رمزارزها