دوره ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایه احتمال و آمار
• 2. مبانی نظری نمونه‌گیری و توزیع‌های احتمالی
• 3. آشنایی با مدل‌های احتمالاتی رایج
• 4. مفاهیم اولیه زنجیره‌های مارکوف
• 5. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی
• 6. اصول الگوریتم‌های نمونه‌گیری از پسین
• 7. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو (Monte Carlo)
• 8. الگوریتم Metropolis-Hastings
• 9. مراحل اجرای الگوریتم Metropolis-Hastings
• 10. مبانی نظری الگوریتم Gibbs Sampling
• 11. اجرای الگوریتم Gibbs Sampling
• 12. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
• 13. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan
• 14. نصب و راه‌اندازی Stan
• 15. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Stan
• 16. نوشتن مدل‌های ساده در Stan
• 17. کامپایل و اجرای مدل‌ها در Stan
• 18. فرایندهای MCMC در Stan
• 19. مفهوم Burn-in و تشخیص آن
• 20. تشخیص همگرایی در MCMC
• 21. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
• 22. شناسایی مشکلات همگرایی
• 23. تنظیم پارامترهای الگوریتم MCMC در Stan
• 24. بهینه‌سازی سرعت اجرای MCMC
• 25. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
• 26. مدل‌سازی رگرسیون خطی با Stan
• 27. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با Stan
• 28. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
• 29. اجرای مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
• 30. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
• 31. مدل‌سازی داده‌های مکانی با Stan
• 32. آشنایی با مدل‌های احتمالاتی بیزی
• 33. مبانی استنتاج بیزی
• 34. کاربرد استنتاج بیزی در MCMC
• 35. تفسیر نتایج استنتاج بیزی
• 36. مقدمه‌ای بر شبکه‌های بیزی
• 37. مدل‌سازی با استفاده از شبکه‌های بیزی
• 38. ارتباط شبکه‌های بیزی با MCMC
• 39. نمونه‌گیری از شبکه‌های بیزی
• 40. مدل‌سازی خطای اندازه‌گیری با Stan
• 41. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outliers)
• 42. روش‌های مدیریت داده‌های پرت
• 43. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data)
• 44. روش‌های مقابله با داده‌های گمشده
• 45. کاربرد MCMC در تحلیل بقا
• 46. مدل‌سازی بقا با استفاده از Stan
• 47. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطای متغیر
• 48. اجرای مدل‌های خطای متغیر با Stan
• 49. مدل‌سازی داده‌های شمارشی (Count Data)
• 50. مدل‌سازی داده‌های دودویی (Binary Data)
• 51. مدل‌سازی داده‌های ترتیبی (Ordinal Data)
• 52. مدل‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
• 53. اجرای GLM با Stan
• 54. مدل‌سازی اثرات متقابل (Interaction Effects)
• 55. تحلیل حساسیت مدل‌ها
• 56. ارزیابی کیفیت مدل MCMC
• 57. روش‌های اعتبارسنجی مدل
• 58. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
• 59. بهینه‌سازی بیزی با استفاده از MCMC
• 60. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
• 61. استنتاج بیزی در یادگیری ماشین
• 62. کاربرد MCMC در شبکه‌های عصبی بیزی
• 63. مدل‌سازی پیش‌بینی با Stan
• 64. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
• 65. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌ها
• 66. چارچوب‌های قانونی داده در ایران
• 67. مقررات حفاظت از داده‌ها
• 68. استانداردهای امنیتی داده‌ها
• 69. مبانی اخلاق حرفه‌ای در علم داده
• 70. مسئولیت‌پذیری در تحلیل آماری
• 71. کاربرد MCMC در مدل‌سازی ریسک
• 72. مدل‌سازی ریسک اعتباری با Stan
• 73. مدل‌سازی ریسک بازار با Stan
• 74. ملاحظات مربوط به داده‌های مالی
• 75. تحلیل داده‌های اقتصادی با Stan
• 76. مدل‌سازی سیاست‌های اقتصادی با MCMC
• 77. کاربرد MCMC در علوم زیستی
• 78. مدل‌سازی ژنتیکی با Stan
• 79. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با MCMC
• 80. تحلیل داده‌های بالینی با Stan
• 81. ملاحظات مربوط به داده‌های پزشکی
• 82. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 83. مدل‌سازی رفتاری با Stan
• 84. تحلیل داده‌های نظرسنجی با MCMC
• 85. ملاحظات مربوط به داده‌های اجتماعی
• 86. کاربرد MCMC در مهندسی
• 87. مدل‌سازی سیستم‌های مهندسی با Stan
• 88. تحلیل قابلیت اطمینان با MCMC
• 89. ملاحظات مربوط به داده‌های مهندسی
• 90. به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید
• 91. مدیریت مدل‌های آماری
• 92. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری جایگزین
• 93. مقایسه Stan با نرم‌افزارهای دیگر
• 94. نکات پیشرفته در استفاده از Stan
• 95. اشکال‌زدایی مدل‌های پیچیده
• 96. مستندسازی تحلیل‌های MCMC
• 97. گزارش‌دهی نتایج MCMC
• 98. کاربرد MCMC در تحقیقات علمی
• 99. اصول نگارش مقالات علمی مبتنی بر MCMC
• 100. چالش‌های اجرای MCMC در پروژه‌های واقعی