دوره مدیریت مخاطرات در اجرای MCMC با Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت مخاطرات 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 مدل‌سازی آماری و شبیه‌سازی
• 2. اصول زنجیره‌های مارکوف و فرآیندهای تصادفی
• 3. مفهوم بسنده بودن و نسبت درست‌نمایی
• 4. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو در آمار
• 5. کاربرد روش‌های مونت کارلو در تخمین انتگرال‌ها
• 6. مبانی نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
• 7. معرفی الگوریتم‌های نمونه‌گیری زنجیره مارکوف (MCMC)
• 8. مفهوم زنجیره مارکوف و ویژگی‌های آن
• 9. مفهوم حالت پایدار و همگرایی در زنجیره‌های مارکوف
• 10. مقدمه‌ای بر الگوریتم Metropolis-Hastings
• 11. نحوه انتخاب تابع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
• 12. انواع توزیع پیشنهاد و تأثیر آن‌ها
• 13. الگوریتم Metropolis-Hastings با توزیع نرمال پیشنهاد
• 14. مثال‌های کاربردی از Metropolis-Hastings
• 15. محدودیت‌های الگوریتم Metropolis-Hastings
• 16. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
• 17. کاربرد Gibbs Sampling در مدل‌های چندمتغیره
• 18. مراحل اجرای Gibbs Sampling
• 19. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
• 20. تلفیق Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
• 21. معرفی نرم‌افزار Stan برای مدل‌سازی آماری
• 22. مبانی زبان برنامه‌نویسی Stan
• 23. نحوه تعریف مدل‌ها در Stan
• 24. کاربرد Stan در مدل‌های خطی
• 25. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
• 26. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
• 27. نحوه تعریف پارامترها و پیشین‌ها در Stan
• 28. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی در Stan
• 29. نحوه اجرای الگوریتم‌های MCMC در Stan
• 30. تنظیم پارامترهای الگوریتم در Stan
• 31. مدیریت خروجی‌های Stan
• 32. تصویرسازی نتایج MCMC در Stan
• 33. بررسی همگرایی زنجیره‌ها در Stan
• 34. معیارهای ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
• 35. روش‌های تشخیص عدم همگرایی
• 36. مدیریت داده‌های پرت در مدل‌سازی MCMC
• 37. حساسیت مدل به پیشین‌ها در Stan
• 38. بررسی صحت مدل با استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده
• 39. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با Stan
• 40. مدل‌سازی رگرسیون پواسون با Stan
• 41. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
• 42. مدل‌های فضایی در Stan
• 43. مدل‌سازی بقا با Stan
• 44. مدل‌های حالت پنهان با Stan
• 45. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی در Stan
• 46. کاربرد مدل‌سازی بیزی در علوم زیستی
• 47. مدل‌سازی بیزی در اقتصاد و مالی
• 48. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های بزرگ
• 49. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از Stan
• 50. انتخاب مدل و مقایسه مدل‌ها در Stan
• 51. استفاده از Stan در مدل‌های گرافی
• 52. مقدمه‌ای بر مدل‌های ساختاری با Stan
• 53. مدل‌سازی معادلات ساختاری با Stan
• 54. کاربرد Stan در یادگیری ماشین بیزی
• 55. بررسی مفاهیم آماری پیشرفته با Stan
• 56. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
• 57. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
• 58. پردازش زبان طبیعی با رویکرد بیزی در Stan
• 59. مدل‌سازی داده‌های ترکیبی با Stan
• 60. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیشرفته MCMC
• 61. الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
• 62. کاربرد NUTS در Stan
• 63. بهبود کارایی الگوریتم‌های MCMC
• 64. تکنیک‌های تسریع نمونه‌گیری
• 65. مدیریت مخاطرات در اجرای MCMC
• 66. شناسایی مخاطرات مرتبط با پیچیدگی مدل
• 67. مدیریت مخاطرات مرتبط با حجم داده
• 68. مخاطرات مرتبط با انتخاب توزیع پیشنهاد
• 69. مخاطرات مرتبط با پارامترهای الگوریتم
• 70. مخاطرات مرتبط با تفسیر نتایج
• 71. مدیریت مخاطرات در انتخاب پیشین‌ها
• 72. مخاطرات مرتبط با عدم همگرایی زنجیره‌ها
• 73. استراتژی‌های کاهش ریسک در مدل‌سازی MCMC
• 74. بررسی صحت کدنویسی در Stan
• 75. تست مدل‌ها بر روی داده‌های ساده
• 76. اعتبارسنجی متقابل در مدل‌سازی بیزی
• 77. مدیریت حافظه و منابع در اجرای Stan
• 78. اصلاح مدل برای بهبود کارایی
• 79. برنامه‌ریزی برای اجرای مدل‌های پیچیده
• 80. مستندسازی فرآیند مدل‌سازی
• 81. ارتباط با جامعه آماری و Stan
• 82. استفاده از منابع آنلاین و انجمن‌های Stan
• 83. یادگیری از تجربیات دیگران
• 84. مقدمه‌ای بر اخلاق در مدل‌سازی آماری
• 85. مسئولیت‌پذیری در تفسیر نتایج
• 86. شفافیت در فرآیند مدل‌سازی
• 87. کاربرد Stan در پروژه‌های تحقیقاتی واقعی
• 88. ارزیابی ریسک در انتخاب نرم‌افزار
• 89. ملاحظات امنیتی در استفاده از Stan
• 90. توسعه دانش در حوزه مدل‌سازی MCMC
• 91. جمع‌بندی و نگاه به آینده