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. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف
• 2. مبانی نظری MCMC
• 3. نصب و راه‌اندازی Stan
• 4. ساختار مدل در Stan
• 5. تعریف متغیرهای مشاهده‌شده و پنهان
• 6. تعریف پارامترهای مدل
• 7. توابع چگالی احتمال در Stan
• 8. توزیع‌های پیشین و پسین
• 9. نمونه‌برداری از توزیع پسین
• 10. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های مارکوف
• 11. معیارهای ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin)
• 12. تشخیص دوره‌های اولیه (burn-in)
• 13. روش‌های پس‌پردازش نتایج MCMC
• 14. خلاصه‌سازی آماری نتایج (میانگین، میانه، واریانس)
• 15. ترسیم نمودارهای نتایج (هیستوگرام، نمودار زنجیره)
• 16. تفسیر نتایج MCMC
• 17. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی
• 18. مدل‌سازی رگرسیون خطی با Stan
• 19. تحلیل واریانس با Stan
• 20. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) با Stan
• 21. رگرسیون لجستیک با Stan
• 22. رگرسیون پواسون با Stan
• 23. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
• 24. مبانی مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 25. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی با Stan
• 26. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در علوم زیستی
• 27. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در علوم اجتماعی
• 28. مدل‌های سری زمانی با Stan
• 29. مدل‌های ARIMA با Stan
• 30. مدل‌های حالت-فضا با Stan
• 31. مدل‌سازی نوسانات بازارهای مالی با Stan
• 32. مدل‌سازی اقتصادسنجی با Stan
• 33. تحلیل عاملی با Stan
• 34. مدل‌سازی معادلات ساختاری با Stan
• 35. مدل‌های شبکه‌های عصبی با Stan
• 36. یادگیری ماشین با Stan
• 37. طبقه‌بندی با Stan
• 38. رگرسیون با Stan
• 39. خوشه‌بندی با Stan
• 40. تشخیص ناهنجاری با Stan
• 41. کاربرد MCMC در علوم داده
• 42. پیش‌بینی با استفاده از MCMC
• 43. بهینه‌سازی مدل با استفاده از MCMC
• 44. ارزیابی دقت مدل با MCMC
• 45. تجزیه و تحلیل حساسیت مدل با Stan
• 46. مدل‌سازی بیزی برای مسائل تصمیم‌گیری
• 47. کاربرد MCMC در آمار زیستی
• 48. مطالعات کارآزمایی بالینی با Stan
• 49. تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک با Stan
• 50. مدل‌سازی بقا با Stan
• 51. کاربرد MCMC در علوم محیط زیست
• 52. مدل‌سازی کیفیت هوا با Stan
• 53. پیش‌بینی تغییرات اقلیمی با Stan
• 54. مدل‌سازی منابع آب با Stan
• 55. کاربرد MCMC در علوم مهندسی
• 56. تحلیل قابلیت اطمینان با Stan
• 57. بهینه‌سازی طراحی با Stan
• 58. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با Stan
• 59. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
• 60. مدل‌سازی اقتصاد کلان با Stan
• 61. تحلیل ریسک مالی با Stan
• 62. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با Stan
• 63. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 64. تحلیل داده‌های پیمایشی با Stan
• 65. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با Stan
• 66. تحلیل داده‌های کیفی با Stan
• 67. کاربرد MCMC در علوم انسانی
• 68. تحلیل متون تاریخی با Stan
• 69. مدل‌سازی زبان با Stan
• 70. تحلیل الگوهای رفتاری با Stan
• 71. مبانی برنامه‌نویسی بیزی
• 72. تفاوت MCMC با سایر روش‌های آماری
• 73. مزایا و معایب MCMC
• 74. نکات کلیدی در طراحی مدل برای Stan
• 75. اشکالات رایج در اجرای Stan و راه‌های رفع آن‌ها
• 76. بهینه‌سازی کد Stan
• 77. روش‌های پیشرفته نمونه‌برداری در Stan
• 78. کاربرد Stan در تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ
• 79. پکیج‌های مرتبط با Stan
• 80. ارتباط Stan با سایر نرم‌افزارهای آماری
• 81. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های یک پروژه تحقیقاتی
• 82. مطالعه موردی: مدل‌سازی یک پدیده اقتصادی
• 83. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های زیست‌محیطی
• 84. مطالعه موردی: مدل‌سازی در علوم پزشکی
• 85. مطالعه موردی: کاربرد در مهندسی عمران
• 86. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های علوم رفتاری
• 87. مروری بر آخرین پیشرفت‌ها در MCMC و Stan
• 88. آینده MCMC در تحلیل‌های آماری
• 89. منابع تکمیلی برای مطالعه بیشتر
• 90. آشنایی با مفاهیم احتمالات بیزی
• 91. اهمیت توزیع‌های پیشین در مدل‌سازی بیزی
• 92. انواع الگوریتم‌های MCMC ( Metropolis-Hastings, Gibbs Sampling)
• 93. مقایسه روش‌های نمونه‌برداری
• 94. ارزیابی عدم قطعیت در نتایج آماری
• 95. کاربرد MCMC در شبیه‌سازی آماری
• 96. اصول مدل‌سازی آماری با رویکرد بیزی
• 97. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
• 98. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با Stan
• 99. کاربرد MCMC در استنتاج آماری
• 100. مبانی تحلیل داده‌های پیچیده با Stan