کتاب تئوری‌های حدی نوین برای شبکه‌های مالی و اجتماعی: استنتاج آماری بدون نیاز به ساختار متری
, ,

کتاب تئوری‌های حدی نوین برای شبکه‌های مالی و اجتماعی: استنتاج آماری بدون نیاز به ساختار متری

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008559 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 تئوری‌های حدی نوین برای شبکه‌های مالی و اجتماعی: استنتاج آماری بدون نیاز به ساختار متری

موضوع کلی: تحلیل آماری و اقتصادسنجی داده‌های شبکه‌ای

موضوع میانی: استنتاج آماری در شبکه‌های با وابستگی پیچیده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرا به تئوری جدیدی برای داده‌های شبکه‌ای نیاز داریم؟
  • 2. مبانی نظریه گراف: تعاریف و مفاهیم کلیدی
  • 3. انواع شبکه‌ها: اجتماعی، مالی، بیولوژیکی و تکنولوژیکی
  • 4. نمایش شبکه‌ها: ماتریس مجاورت و لیست یال‌ها
  • 5. آماره‌های توصیفی در شبکه‌ها: درجه، مرکزیت و ضریب خوشه‌بندی
  • 6. مروری بر مبانی احتمال: فضاهای احتمال و متغیرهای تصادفی
  • 7. مفاهیم همگرایی در آمار: همگرایی در احتمال، تقریباً مطمئن و در توزیع
  • 8. قانون اعداد بزرگ (LLN) برای داده‌های مستقل و هم‌توزیع (i.i.d.)
  • 9. قضیه حد مرکزی (CLT) برای داده‌های مستقل و هم‌توزیع (i.i.d.)
  • 10. محدودیت‌های فرضیه استقلال در تحلیل شبکه‌ها
  • 11. وابستگی در داده‌های سری زمانی: فرآیندهای مانا و شرایط آمیختگی (Mixing)
  • 12. وابستگی در داده‌های فضایی: مفهوم فاصله و ساختار متری
  • 13. شکست ساختارهای متری در شبکه‌ها: مفهوم "فاصله" در گراف
  • 14. مثال نقض: چرا فاصله ژئودزیک معیار مناسبی برای وابستگی نیست؟
  • 15. مفهوم وابستگی شبکه‌ای: فراتر از همبستگی فضایی و زمانی
  • 16. میدان‌های تصادفی روی گراف‌ها: چارچوب رسمی برای داده‌های شبکه‌ای
  • 17. معرفی مقاله الهام‌بخش: "Limit Theorems for Network Data without Metric Structure"
  • 18. اهداف و نوآوری‌های کلیدی مقاله مرجع
  • 19. وابستگی ضعیف در شبکه‌ها: شهود و تعاریف اولیه
  • 20. معرفی شرایط آمیختگی (Mixing) کلاسیک: آلفا، بتا و فی
  • 21. چرا شرایط آمیختگی کلاسیک برای بسیاری از شبکه‌ها برقرار نیست؟
  • 22. مفهوم "همسایگی وابستگی" (Dependency Neighborhood) به عنوان جایگزین متریک
  • 23. تعریف رسمی وابستگی فیزیکی و وابستگی تعمیم‌یافته
  • 24. شرط زوال وابستگی (Dependence Decay) بدون نیاز به متریک
  • 25. نقش درجه گره در کنترل وابستگی
  • 26. شرایط گشتاور برای متغیرهای تصادفی روی گره‌ها
  • 27. قانون اعداد بزرگ برای داده‌های شبکه‌ای: بیان قضیه
  • 28. شرایط لازم برای برقراری قانون اعداد بزرگ در شبکه‌ها
  • 29. اثبات شهودی قانون اعداد بزرگ شبکه‌ای
  • 30. کاربردهای LLN: سازگاری برآوردگر میانگین در شبکه‌ها
  • 31. قضیه حد مرکزی برای داده‌های شبکه‌ای: بیان قضیه
  • 32. شرط لیندبرگ-فلر برای شبکه‌ها
  • 33. نقش ساختار واریانس مجانبی در قضیه حد مرکزی شبکه‌ای
  • 34. اثبات شهودی قضیه حد مرکزی با استفاده از تکنیک بلوک‌بندی
  • 35. مقایسه CLT شبکه‌ای با CLT کلاسیک
  • 36. استنتاج آماری برای میانگین یک متغیر در شبکه
  • 37. ساخت فاصله‌های اطمینان با استفاده از CLT شبکه‌ای
  • 38. آزمون فرض برای میانگین در داده‌های شبکه‌ای
  • 39. مقدمه‌ای بر مدل‌های اقتصادسنجی شبکه‌ای
  • 40. مدل خودرگرسیو شبکه‌ای (Network Autoregressive Model – NAR)
  • 41. مسئله درون‌زایی در مدل‌های شبکه‌ای: اثرات همزمان و همبستگی
  • 42. برآوردگر حداقل مربعات معمولی (OLS) در مدل‌های شبکه‌ای
  • 43. ناسازگاری OLS در حضور درون‌زایی شبکه‌ای
  • 44. سازگاری برآوردگر OLS تحت شرایط خاص وابستگی
  • 45. توزیع مجانبی برآوردگر OLS با استفاده از CLT شبکه‌ای
  • 46. استنتاج مبتنی بر OLS: آزمون‌های t و F در بستر شبکه
  • 47. برآورد ماتریس واریانس-کوواریانس مجانبی
  • 48. تخمین‌زننده‌های سازگار با ناهمسانی واریانس و وابستگی شبکه‌ای (HAC-type)
  • 49. روش گشتاورهای تعمیم‌یافته (GMM) برای مدل‌های شبکه‌ای
  • 50. انتخاب متغیرهای ابزاری (IV) در شبکه‌ها
  • 51. سازگاری برآوردگر GMM/IV در مدل‌های شبکه‌ای
  • 52. توزیع مجانبی برآوردگر GMM/IV
  • 53. آزمون‌های تشخیصی در مدل‌های شبکه‌ای: آزمون درون‌زایی
  • 54. کاربرد در شبکه‌های مالی: سرایت و ریسک سیستمی
  • 55. مدل‌سازی سرایت مالی با استفاده از مدل‌های اثرات همتایان
  • 56. آزمون تجربی وجود سرایت در بازارهای مالی بین‌بانکی
  • 57. کاربرد در شبکه‌های اجتماعی: اثرات همتایان (Peer Effects)
  • 58. شناسایی اثرات همتایان از اثرات زمینه‌ای (Contextual Effects)
  • 59. استفاده از تئوری‌های حدی نوین برای استنتاج در مورد اثرات همتایان
  • 60. شبکه‌های در حال رشد (Growing Networks): تعمیم قضایای حدی
  • 61. شرایط لازم برای قضایای حدی در شبکه‌های با اندازه متغیر
  • 62. شبکه‌های جهت‌دار: ملاحظات و تعمیم‌ها
  • 63. شبکه‌های وزن‌دار: تطبیق چارچوب نظری
  • 64. داده‌های پنل شبکه‌ای (Network Panel Data)
  • 65. مدل‌سازی ناهمگنی مشاهده‌نشده در شبکه‌ها
  • 66. بوت‌استرپ (Bootstrap) برای داده‌های شبکه‌ای
  • 67. بوت‌استرپ مبتنی بر نمونه‌گیری از زیرگراف‌ها
  • 68. اعتبار سنجی مجانبی روش‌های بوت‌استرپ در شبکه‌ها
  • 69. روش‌های محاسباتی: چالش‌های کار با شبکه‌های بزرگ
  • 70. الگوریتم‌های بهینه برای محاسبه آماره‌های شبکه‌ای
  • 71. شبیه‌سازی مونت کارلو برای ارزیابی عملکرد برآوردگرها
  • 72. موضوع پیشرفته: وابستگی فضایی-زمانی در شبکه‌های پویا
  • 73. موضوع پیشرفته: شبکه‌های تصادفی و فرآیندهای نقطه‌ای در گراف‌ها
  • 74. موضوع پیشرفته: استنتاج در مدل‌های تشکیل شبکه (Network Formation Models)
  • 75. موضوع پیشرفته: شبکه‌های چندلایه و وابستگی بین لایه‌ها
  • 76. موضوع پیشرفته: استنتاج بیزی در مدل‌های شبکه‌ای
  • 77. مطالعه موردی ۱: تحلیل شبکه وام‌دهی بین‌بانکی
  • 78. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های شبکه مالی
  • 79. برآورد مدل سرایت و تفسیر نتایج
  • 80. آزمون فرضیه‌های کلیدی در مورد ثبات مالی
  • 81. مطالعه موردی ۲: تحلیل انتشار نوآوری در یک شبکه اجتماعی
  • 82. مدل‌سازی فرآیند پذیرش محصول جدید
  • 83. برآورد اثرات همتایان در تصمیم‌گیری افراد
  • 84. ارزیابی سیاست‌های بازاریابی مبتنی بر شبکه
  • 85. نقد و بررسی رویکرد "بدون ساختار متری"
  • 86. چه زمانی این رویکرد بهترین گزینه است؟ محدودیت‌ها و جایگزین‌ها
  • 87. مقایسه با رویکردهای مبتنی بر گرافون (Graphon)
  • 88. مقایسه با رویکردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق روی گراف‌ها
  • 89. مسائل باز و مسیرهای تحقیقاتی آینده در این حوزه
  • 90. جمع‌بندی دوره: تلفیق تئوری، استنتاج و کاربرد
  • 91. پروژه نهایی: پیاده‌سازی و تحلیل یک مجموعه داده شبکه‌ای واقعی

📚 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 تئوری‌های حدی نوین برای شبکه‌های مالی و اجتماعی: استنتاج آماری بدون نیاز به ساختار متری”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا