دوره کاربرد MCMC در مدل‌های علّی ساختاری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد MCMC در مدل‌های علّی ساختاری

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

موضوع میانی: کاربرد MCMC در استنتاج علّی (Causal Inference)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های علّی ساختاری
• 2. مفاهیم اساسی استنتاج بیزی
• 3. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
• 4. فرآیندهای مارکوف گسسته
• 5. فرآیندهای مارکوف پیوسته
• 6. مفهوم حالت پنهان
• 7. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
• 8. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو سری زنجیره‌ای (MCMC)
• 9. الگوریتم گیبز (Gibbs Sampling)
• 10. نمونه‌برداری تعویض (Metropolis-Hastings Algorithm)
• 11. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی
• 12. مدل‌های رگرسیون بیزی
• 13. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
• 14. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
• 15. پیاده‌سازی MCMC با پایتون
• 16. کتابخانه‌های پایتون برای MCMC
• 17. استفاده از Stan برای MCMC
• 18. استفاده از PyStan
• 19. استفاده از CmdStanPy
• 20. ارزیابی همگرایی زنجیره‌ها
• 21. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin)
• 22. روش‌های تشخیص واگرایی
• 23. تنظیم پارامترهای MCMC
• 24. بررسی حساسیت به شرایط اولیه
• 25. مدل‌های علّی ساختاری (SEM)
• 26. مبانی SEM
• 27. انواع مدل‌های SEM
• 28. مدل‌های اندازه‌گیری
• 29. مدل‌های ساختاری
• 30. تحلیل عاملی تأییدی (CFA)
• 31. تحلیل عاملی اکتشافی (EFA)
• 32. روابط علّی بین متغیرها
• 33. مفاهیم مدل‌سازی علّی
• 34. مدل‌های مسیر (Path Models)
• 35. مفروضات مدل‌های علّی ساختاری
• 36. نرمال بودن توزیع داده‌ها
• 37. استقلال مشاهدات
• 38. خطی بودن روابط
• 39. تک‌مقدار بودن واریانس خطا
• 40. کاربرد MCMC در SEM
• 41. استنتاج بیزی در SEM
• 42. مزایای MCMC در SEM
• 43. مقایسه MCMC با روش‌های ML در SEM
• 44. پیاده‌سازی SEM بیزی با MCMC
• 45. مدل‌های علّی ساختاری با متغیرهای پنهان
• 46. مدل‌های علّی ساختاری با متغیرهای طبقه‌ای
• 47. مدل‌های علّی ساختاری با داده‌های طولی
• 48. مدل‌های علّی ساختاری با اثرات متقابل
• 49. مدل‌های علّی ساختاری برای داده‌های شبکه‌ای
• 50. مدل‌های علّی ساختاری برای تحلیل میانجی (Mediation Analysis)
• 51. مدل‌های علّی ساختاری برای تحلیل تعدیل (Moderation Analysis)
• 52. تحلیل علّی در علوم اجتماعی
• 53. تحلیل علّی در علوم رفتاری
• 54. تحلیل علّی در مدیریت
• 55. تحلیل علّی در اقتصاد
• 56. تحلیل علّی در آموزش
• 57. تحلیل علّی در بهداشت و سلامت
• 58. تحلیل علّی در علوم سیاسی
• 59. روش‌های پیشرفته MCMC
• 60. نمونه‌برداری از روی توزیع‌های پیچیده
• 61. روش‌های MCMC برای مدل‌های غیرخطی
• 62. مدل‌های گراف علّی (Causal Graphical Models)
• 63. شبکه‌های بیزی
• 64. استنتاج در شبکه‌های بیزی
• 65. یادگیری ساختار شبکه‌های بیزی
• 66. مدل‌های علّی در چارچوب احتمالی
• 67. مفهوم مداخله (Intervention)
• 68. مفهوم تداخل (Counterfactual)
• 69. تکنیک‌های مدل‌سازی علّی
• 70. روش‌های علّی برای ارزیابی اثرات
• 71. تحلیل علّی در حضور متغیرهای مخدوش‌کننده
• 72. روش‌های مبتنی بر تطبیق (Matching)
• 73. روش‌های مبتنی بر وزن‌دهی (Weighting)
• 74. روش‌های مبتنی بر متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables)
• 75. روش‌های مبتنی بر رگرسیون ناپیوسته (Regression Discontinuity)
• 76. تحلیل علّی در مطالعات مشاهده‌ای
• 77. تحلیل علّی در مطالعات تجربی
• 78. کاربرد MCMC در مدل‌های پیش‌بینی علّی
• 79. مدل‌های علّی و یادگیری ماشینی
• 80. یادگیری علّی (Causal Discovery)
• 81. یادگیری مدل‌های علّی
• 82. ارزیابی مدل‌های علّی
• 83. تفسیر نتایج مدل‌های علّی
• 84. محدودیت‌های مدل‌های علّی
• 85. اخلاق در مدل‌سازی علّی
• 86. کاربرد MCMC در مدل‌های علّی ساختاری با داده‌های حجیم
• 87. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
• 88. مدل‌های علّی در پلتفرم‌های تحلیل داده
• 89. کاربرد MCMC در تحلیل سری‌های زمانی علّی
• 90. مدل‌های علّی برای داده‌های مکانی-زمانی
• 91. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری پیشرفته
• 92. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری پیچیده
• 93. تحلیل حساسیت در مدل‌های علّی
• 94. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
• 95. ارائه یافته‌های مدل‌های علّی
• 96. مطالعات موردی در مدل‌سازی علّی با MCMC