کتاب مدل‌سازی خودرگرسیون برداری غیرخطی و پربعد: از تئوری تا کاربرد در داده‌های زیستی
, ,

کتاب مدل‌سازی خودرگرسیون برداری غیرخطی و پربعد: از تئوری تا کاربرد در داده‌های زیستی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008520 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مدل‌سازی خودرگرسیون برداری غیرخطی و پربعد: از تئوری تا کاربرد در داده‌های زیستی

موضوع کلی: مدل‌سازی سری‌های زمانی

موضوع میانی: مدل‌های خودرگرسیون برداری (VAR)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره‌ و اهمیت مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 2. مفاهیم اساسی سری‌های زمانی: تعاریف و اجزا
  • 3. سری‌های زمانی ایستایی: مفهوم و آزمون‌ها (Augmented Dickey-Fuller)
  • 4. مدل‌های خودرگرسیون (AR)
  • 5. مدل‌های میانگین متحرک (MA)
  • 6. مدل‌های خودرگرسیون میانگین متحرک (ARMA)
  • 7. مدل‌های ARIMA و جعبه-جینکینز
  • 8. تشخیص و برآورد مدل‌های تک‌متغیره
  • 9. اعتبار‌سنجی و ارزیابی مدل‌های تک‌متغیره
  • 10. مبانی پیش‌بینی در سری‌های زمانی
  • 11. معرفی مدل‌های خودرگرسیون برداری (VAR): تفاوت با ARMA
  • 12. ساختار و فرمول‌بندی مدل‌های VAR(p)
  • 13. ایستایی در مدل‌های VAR: شرط ریشه‌های معکوس
  • 14. برآورد پارامترهای VAR با روش حداقل مربعات معمولی (OLS)
  • 15. انتخاب مرتبه بهینه VAR: معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC, HQIC)
  • 16. تشخیص و اعتبار‌سنجی مدل‌های VAR: آزمون‌های باقی‌مانده
  • 17. توابع واکنش ضربه (Impulse Response Functions – IRF): تفسیر و کاربرد
  • 18. تجزیه واریانس خطای پیش‌بینی (Forecast Error Variance Decomposition – FEVD)
  • 19. علیت گرنجر (Granger Causality) در مدل‌های VAR
  • 20. پیش‌بینی با مدل‌های VAR
  • 21. معرفی مفهوم داده‌های پربعد در سری‌های زمانی
  • 22. "نفرین ابعاد" در مدل‌های VAR کلاسیک
  • 23. مشکلات آماری و محاسباتی VAR پربعد
  • 24. نیاز به منظم‌سازی و کاهش ابعاد
  • 25. معرفی مفاهیم رگرسیون منظم‌شده: LASSO، Ridge و Elastic Net
  • 26. انتخاب متغیر و فشرده‌سازی در مدل‌های خطی پربعد
  • 27. الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای تخمین منظم‌شده
  • 28. انتخاب پارامتر تنظیم‌کننده (Tuning Parameter) در منظم‌سازی
  • 29. مفهوم VARهای تنک (Sparse VAR)
  • 30. مروری بر روش‌های کاهش ابعاد در سری‌های زمانی
  • 31. مدل VAR تنک (Sparse VAR) با منظم‌سازی LASSO
  • 32. تخمین گروهی VAR پربعد با Group LASSO
  • 33. LASSO تطبیقی (Adaptive LASSO) برای VAR پربعد
  • 34. انتخاب متغیر در VAR پربعد با روش‌های منظم‌سازی
  • 35. ویژگی‌های نظری تخمین‌گرهای VAR تنک (Consistency و Sparsistency)
  • 36. انتخاب مرتبه و پارامتر منظم‌سازی در VAR پربعد
  • 37. ارزیابی عملکرد پیش‌بینی VAR پربعد
  • 38. تخمین بیزی برای VAR پربعد (Bayesian VAR – BVAR)
  • 39. روش‌های کاهش ابعاد بر اساس فاکتور در سری‌های زمانی
  • 40. کاربردهای VAR پربعد خطی در اقتصادسنجی و مالی
  • 41. چرا مدل‌های غیرخطی؟ محدودیت‌های خطی بودن
  • 42. انواع غیرخطی بودن در سری‌های زمانی: مرور کلی
  • 43. آزمون‌های تشخیص غیرخطی بودن (مثلاً آزمون BDS، تروس و چاو)
  • 44. مدل‌های آستانه‌ای (Threshold Models) در سری‌های زمانی
  • 45. مدل‌های انتقال هموار (Smooth Transition Models)
  • 46. مدل‌های سوئیچینگ رژیم (Regime-Switching Models): مارکوف سوئیچینگ
  • 47. مدل‌های غیرپارامتری و نیمه‌پارامتری برای سری‌های زمانی
  • 48. تخمین مدل‌های AR غیرخطی
  • 49. پیش‌بینی با مدل‌های AR غیرخطی
  • 50. کاربردهای مدل‌های غیرخطی تک‌متغیره
  • 51. معرفی مدل‌های خودرگرسیون برداری غیرخطی (NVAR)
  • 52. مدل‌های TVAR (Threshold VAR): ساختار و تخمین
  • 53. مدل‌های STVAR (Smooth Transition VAR): تابع انتقال و تخمین
  • 54. مدل‌های MS-VAR (Markov-Switching VAR): شناسایی رژیم‌ها
  • 55. تخمین غیرپارامتری در NVAR: روش‌های مبتنی بر کرنل (Kernel-based)
  • 56. تخمین نیمه‌پارامتری در NVAR
  • 57. انتخاب مرتبه و پارامترهای مدل در NVAR
  • 58. توابع واکنش ضربه غیرخطی (Nonlinear Impulse Response Functions)
  • 59. پیش‌بینی با مدل‌های NVAR
  • 60. چالش‌های تخمین و تفسیر مدل‌های NVAR
  • 61. معرفی مدل‌های خودرگرسیون برداری غیرخطی پربعد (HD-NVAR)
  • 62. چالش‌های اساسی HD-NVAR: ترکیب "نفرین ابعاد" و غیرخطی بودن
  • 63. پیچیدگی محاسباتی و نظری HD-NVAR
  • 64. مشکل انتخاب متغیر در حضور غیرخطی بودن و ابعاد بالا
  • 65. نیاز به روش‌های تخمین موضعی (Local Estimation Methods)
  • 66. معرفی روش تخمین حداقل مربعات موضعی (Local Least Squares)
  • 67. مقدمه‌ای بر تخمین خطی موضعی (Local Linear Estimation)
  • 68. انتخاب پهنای باند (Bandwidth Selection) در تخمین‌های موضعی
  • 69. خواص مجانبی تخمین‌گرهای موضعی
  • 70. چارچوب نظری مقاله الهام‌بخش: ترکیب منظم‌سازی و تخمین موضعی
  • 71. تخمین HD-NVAR با استفاده از منظم‌سازی LASSO موضعی
  • 72. الگوریتم‌های تخمین برای LASSO موضعی
  • 73. تخمین چند مرحله‌ای برای HD-NVAR (Multi-stage Estimation)
  • 74. انتخاب متغیر سازگار در HD-NVAR: ویژگی‌های Sparsistency
  • 75. اثبات Consistency و Asymptotic Normality تخمین‌گرهای HD-NVAR
  • 76. انتخاب پارامتر تنظیم‌کننده و پهنای باند در HD-NVAR
  • 77. رویکردهای بیزی برای HD-NVAR
  • 78. تخمین HD-NVAR با استفاده از رگرسیون تقویتی (Boosting)
  • 79. مدل‌های فاکتوری غیرخطی پربعد (High-dimensional Nonlinear Factor Models)
  • 80. شبیه‌سازی مونت کارلو برای ارزیابی عملکرد تخمین‌گرها
  • 81. پیش‌بینی نقطه‌ای با مدل‌های HD-NVAR
  • 82. پیش‌بینی فاصله‌ای و پیش‌بینی چگالی در HD-NVAR
  • 83. توابع واکنش ضربه در مدل‌های HD-NVAR: چالش‌ها و روش‌ها
  • 84. علیت گرنجر غیرخطی در محیط پربعد
  • 85. تحلیل حساسیت و پایداری مدل‌های HD-NVAR
  • 86. اعتبار‌سنجی متقابل برای مدل‌های HD-NVAR
  • 87. مقایسه HD-NVAR با مدل‌های خطی پربعد
  • 88. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل برای HD-NVAR
  • 89. تفسیر ساختار وابستگی‌های پیچیده در HD-NVAR
  • 90. چالش‌های شناسایی ساختار علّی در HD-NVAR
  • 91. معرفی داده‌های زیستی به عنوان سری‌های زمانی: مثال‌ها و ویژگی‌ها
  • 92. چالش‌های خاص مدل‌سازی داده‌های زیستی (نویز، ابعاد بالا، غیرخطی بودن)
  • 93. پیش‌پردازش داده‌های زیستی برای مدل‌سازی HD-NVAR
  • 94. کاربرد HD-NVAR در شبکه‌های تنظیم‌کننده ژن (Gene Regulatory Networks)
  • 95. مدل‌سازی ارتباطات عملکردی مغز (Functional Brain Connectivity) با HD-NVAR
  • 96. تحلیل سری‌های زمانی فعالیت نورونی (Neuronal Spike Trains)
  • 97. موردکاوی: تحلیل داده‌های fMRI با HD-NVAR
  • 98. پیاده‌سازی و ابزارهای نرم‌افزاری برای HD-NVAR (R، Python، پکیج‌ها)
  • 99. محدودیت‌ها، جهات تحقیقاتی آینده و چشم‌انداز
  • 100. جمع‌بندی نهایی دوره و فرصت‌های کاربردی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مدل‌سازی خودرگرسیون برداری غیرخطی و پربعد: از تئوری تا کاربرد در داده‌های زیستی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا