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 بیزی
• 2. مفاهیم پایه در زنجیره‌های مارکوف
• 3. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری از طریق زنجیره مارکوف (MCMC)
• 4. روش‌های مت Metropolis-Hastings
• 5. الگوریتم گیبس
• 6. ارزیابی همگرایی در MCMC
• 7. معیارهای بصری همگرایی
• 8. معیارهای کمی همگرایی
• 9. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
• 10. توزیع‌های پسین چندمتغیره
• 11. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
• 12. مدل‌های رگرسیون بیزی
• 13. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
• 14. مدل‌های سری زمانی بیزی
• 15. مدل‌های فضایی بیزی
• 16. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
• 17. سینتکس پایه Stan
• 18. ساختار مدل در Stan
• 19. تعریف داده‌ها در Stan
• 20. تعریف پارامترها در Stan
• 21. تعریف توزیع پیشین در Stan
• 22. تعریف تابع درست‌نمایی در Stan
• 23. کامپایل مدل در Stan
• 24. اجرای مدل در Stan
• 25. تنظیمات نمونه‌گیری در Stan
• 26. تعداد تکرار و بند
• 27. تنظیمات الگوریتم‌های MCMC
• 28. استفاده از نمونه‌های تولید شده
• 29. رسم نمودارهای توزیع پسین
• 30. رسم نمودارهای مسیر نمونه‌گیری
• 31. محاسبه آماره‌های توزیع پسین
• 32. بررسی صحت مدل
• 33. تحلیل حساسیت مدل
• 34. مدل‌سازی داده‌های پرت
• 35. مدل‌سازی داده‌های گمشده
• 36. مدل‌های سلسله مراتبی
• 37. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی
• 38. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
• 39. مدل‌های سلسله مراتبی خطی
• 40. مدل‌های سلسله مراتبی رگرسیون
• 41. مدل‌های سلسله مراتبی طبقه‌بندی
• 42. مدل‌های سلسله مراتبی سری زمانی
• 43. کاربرد MCMC در استنتاج آماری
• 44. استنتاج بیزی در عمل
• 45. تفسیر نتایج MCMC
• 46. مدیریت مخاطرات در اجرای MCMC
• 47. شناسایی مخاطرات رایج در MCMC
• 48. مخاطرات مربوط به همگرایی
• 49. مخاطرات مربوط به انتخاب الگوریتم
• 50. مخاطرات مربوط به تنظیمات نمونه‌گیری
• 51. مخاطرات مربوط به پیچیدگی مدل
• 52. مخاطرات مربوط به داده‌ها
• 53. راهکارهای مدیریت مخاطرات همگرایی
• 54. استفاده از روش‌های مختلف MCMC
• 55. تنظیم پارامترهای الگوریتم
• 56. افزایش تعداد تکرار
• 57. استفاده از نمونه‌گیری اولیه
• 58. بررسی شبیه‌سازی‌های متعدد
• 59. راهکارهای مدیریت مخاطرات انتخاب الگوریتم
• 60. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف
• 61. استفاده از الگوریتم‌های تطبیقی
• 62. راهکارهای مدیریت مخاطرات تنظیمات نمونه‌گیری
• 63. تنظیم اندازه گام Metropolis-Hastings
• 64. تنظیم طول زنجیره
• 65. تنظیم تعداد زنجیره‌ها
• 66. راهکارهای مدیریت مخاطرات پیچیدگی مدل
• 67. ساده‌سازی مدل
• 68. استفاده از مدل‌های پیشین مناسب
• 69. بررسی اثربخشی مدل
• 70. راهکارهای مدیریت مخاطرات داده‌ها
• 71. پیش‌پردازش داده‌ها
• 72. مدل‌سازی داده‌های گمشده
• 73. مدل‌سازی داده‌های پرت
• 74. مدیریت مخاطرات در مدل‌های سلسله مراتبی
• 75. پیاده‌سازی صحیح مدل‌های سلسله مراتبی
• 76. بررسی همگرایی در مدل‌های سلسله مراتبی
• 77. تفسیر نتایج مدل‌های سلسله مراتبی
• 78. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های علوم اجتماعی
• 79. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های علوم پزشکی
• 80. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های علوم اقتصادی
• 81. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های مهندسی
• 82. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های محیط زیست
• 83. کاربرد MCMC در علوم داده
• 84. مباحث پیشرفته در MCMC
• 85. نمونه‌گیری از خانواده‌های توزیعی پیچیده
• 86. روش‌های MCMC تطبیقی
• 87. روش‌های MCMC موازی
• 88. انتقال دانش در مدل‌های بیزی
• 89. روش‌های بیزی بیزی
• 90. مدل‌های گرافیکی بیزی
• 91. شبکه‌های بیزی
• 92. کاربرد شبکه‌های بیزی در مدل‌سازی
• 93. استنتاج در شبکه‌های بیزی
• 94. یادگیری شبکه‌های بیزی
• 95. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی در Stan
• 96. مخاطرات پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی
• 97. مدیریت مخاطرات در شبکه‌های بیزی
• 98. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
• 99. بهینه‌سازی بیزی با استفاده از MCMC
• 100. مخاطرات در بهینه‌سازی بیزی