, ,

کتاب مدل‌های اقتصادسنجی نامعین: قدرت مجموعه‌های تصادفی و آمار متری

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مدل‌های اقتصادسنجی نامعین: قدرت مجموعه‌های تصادفی و آمار متری

موضوع کلی: روش‌های کمی پیشرفته در آمار و اقتصادسنجی

موضوع میانی: نظریه مجموعه‌های تصادفی و آمار متری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر عدم قطعیت نایتین در اقتصادسنجی
  • 2. فراتر از متغیرهای تصادفی: نیاز به یک پارادایم جدید
  • 3. مروری بر نظریه احتمال و اندازه برای اقتصادسنجی
  • 4. فضاهای متریک: اصول، تعاریف و مثال‌ها
  • 5. توپولوژی پایه برای آمارشناسان: مجموعه‌های باز، بسته و فشرده
  • 6. فضاهای برداری نرم‌دار و فضاهای باناخ
  • 7. پیوستگی و همگرایی در فضاهای متریک
  • 8. مقدمه‌ای بر هندسه محدب: مجموعه‌های محدب و توابع محدب
  • 9. قضایای جداسازی هایپرتل‌ها و کاربردهای آن
  • 10. تعریف رسمی مجموعه تصادفی (Random Closed Set – RACS)
  • 11. مثال‌هایی از مجموعه‌های تصادفی در علوم اقتصادی و اجتماعی
  • 12. تابع پوشش (Covering Function) و توزیع یک مجموعه تصادفی
  • 13. تابع ظرفیت (Capacity Functional) و ویژگی‌های آن
  • 14. قضیه ظرفیت شوکه (Choquet's Capacity Theorem)
  • 15. ارتباط بین مجموعه‌های تصادفی و فرآیندهای نقطه‌ای
  • 16. قضایای انتخاب‌پذیری (Selection Theorems) و اهمیت آن‌ها
  • 17. انتگرال آومان: امید ریاضی یک مجموعه تصادفی
  • 18. ویژگی‌های اساسی انتگرال آومان
  • 19. تفسیر اقتصادی امید ریاضی یک مجموعه تصادفی
  • 20. قانون اعداد بزرگ برای مجموعه‌های تصادفی (نسخه آومان)
  • 21. فضای مجموعه‌های فشرده و محدب
  • 22. معرفی متریک هاوسدورف
  • 23. ویژگی‌های هندسی و توپولوژیکی متریک هاوسدورف
  • 24. کامل بودن فضای مجموعه‌های فشرده تحت متریک هاوسدورف
  • 25. همگرایی مجموعه‌ها در متریک هاوسدورف
  • 26. آمار توصیفی برای داده‌های مجموعه‌ای: مصورسازی و خلاصه‌سازی
  • 27. میانگین فرشه: تعمیم میانگین به فضاهای متریک
  • 28. وجود و یکتایی میانگین فرشه برای مجموعه‌های تصادفی
  • 29. برآورد میانگین فرشه از داده‌های نمونه‌ای
  • 30. سازگاری برآوردگر میانگین فرشه
  • 31. واریانس فرشه و معیارهای پراکندگی برای مجموعه‌های تصادفی
  • 32. برآورد واریانس فرشه
  • 33. قضیه حد مرکزی برای مجموعه‌های تصادفی در فضای هاوسدورف
  • 34. کاربردهای قضیه حد مرکزی در ساخت نواحی اطمینان
  • 35. بوت استرپ (Bootstrap) برای مجموعه‌های تصادفی
  • 36. اعتبارسنجی روش‌های بوت استرپ در فضاهای متریک
  • 37. ساخت نواحی اطمینان با استفاده از بوت استرپ
  • 38. آزمون فرض تک نمونه‌ای برای میانگین مجموعه
  • 39. آزمون فرض دو نمونه‌ای: مقایسه میانگین دو جامعه مجموعه‌ای
  • 40. تحلیل واریانس (ANOVA) برای داده‌های مجموعه‌ای
  • 41. مفهوم عمق داده (Data Depth) برای مجموعه‌های تصادفی
  • 42. عمق توکی (Tukey Depth) برای داده‌های مجموعه‌ای
  • 43. کاربرد عمق داده در شناسایی مشاهدات پرت مجموعه‌ای
  • 44. رگرسیون با متغیر وابسته مجموعه‌ای: مقدمه
  • 45. مدل رگرسیون هاوسدورف
  • 46. برآورد پارامترها در رگرسیون مجموعه‌ای
  • 47. استنتاج آماری برای ضرایب رگرسیون مجموعه‌ای
  • 48. پیش‌بینی یک مجموعه بر اساس متغیرهای مستقل
  • 49. رگرسیون با متغیرهای مستقل بازه‌ای یا مجموعه‌ای
  • 50. چالش‌های محاسباتی در رگرسیون مجموعه‌ای
  • 51. مدل‌های اقتصادسنجی شناسایی‌شده-مجموعه‌ای (Set-Identified Models)
  • 52. مثال‌ها: متغیرهای حذف‌شده و خطای اندازه‌گیری
  • 53. استنتاج در مدل‌های با پارامترهای بازه‌ای
  • 54. نواحی اطمینان برای پارامترهای شناسایی‌شده-مجموعه‌ای
  • 55. رویکرد proyección و کاربرد آن
  • 56. رویکردهای مبتنی بر توابع معیار (Criterion Functions)
  • 57. مقدمه‌ای بر استنتاج لحظه‌ای تعمیم‌یافته (GMM) برای مدل‌های مجموعه‌ای
  • 58. کاربرد مجموعه‌های تصادفی در تحلیل داده‌های بازه‌ای
  • 59. تحلیل داده‌های پیمایشی با پاسخ‌های بازه‌ای (مانند درآمد و سن)
  • 60. کاربرد در اقتصاد مالی: مدل‌سازی اسپرد قیمت خرید و فروش (Bid-Ask Spread)
  • 61. پرتفوی بهینه تحت عدم قطعیت و ابهام
  • 62. مدل‌سازی پیش‌بینی‌های بازه‌ای در اقتصاد کلان
  • 63. کاربرد در نظریه بازی‌ها: مجموعه‌های تعادل‌های ممکن
  • 64. کاربرد در اقتصاد خرد: انتخاب مصرف‌کننده با ترجیحات ناقص
  • 65. کاربرد در اقتصاد کار: بازه‌های دستمزد پیشنهادی
  • 66. بهینه‌سازی تحت قیود مجموعه‌ای تصادفی
  • 67. برنامه‌ریزی تصادفی با پارامترهای نامعین
  • 68. روش‌های کاهش بُعد برای داده‌های مجموعه‌ای
  • 69. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای مجموعه‌های تصادفی
  • 70. خوشه‌بندی (Clustering) داده‌های مجموعه‌ای
  • 71. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر متریک هاوسدورف
  • 72. مقدمه‌ای بر مجموعه‌های تصادفی فازی
  • 73. تلفیق نظریه فازی و مجموعه‌های تصادفی برای مدل‌سازی ابهام مضاعف
  • 74. آمار و استنتاج برای مجموعه‌های تصادفی فازی
  • 75. قانون اعداد بزرگ برای متغیرهای زبانی (Linguistic Variables)
  • 76. ارتباط نظریه مجموعه‌های تصادفی با آمار مقاوم (Robust Statistics)
  • 77. ارتباط با نظریه شواهد دمپستر-شفر (Dempster-Shafer Theory)
  • 78. توابع باور (Belief Functions) به عنوان حالت خاصی از مجموعه‌های تصادفی
  • 79. محاسبات آماری برای مجموعه‌های تصادفی: نرم‌افزارها و کتابخانه‌ها
  • 80. الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای یافتن میانگین فرشه
  • 81. چالش‌های کار با داده‌های مجموعه‌ای با ابعاد بالا
  • 82. مجموعه‌های تصادفی در فضاهای غیر اقلیدسی
  • 83. میانگین فرشه روی منیفلدها
  • 84. کاربرد در تحلیل اشکال (Shape Analysis)
  • 85. مجموعه‌های تصادفی پویا و سری‌های زمانی مجموعه‌ای
  • 86. مدل‌های اتورگرسیو برای سری‌های زمانی مجموعه‌ای
  • 87. پیش‌بینی سری‌های زمانی بازه‌ای
  • 88. نقش مجموعه‌های تصادفی در یادگیری ماشین
  • 89. طبقه‌بندی (Classification) مشاهدات مجموعه‌ای
  • 90. رگرسیون کرنل برای داده‌های مجموعه‌ای
  • 91. موضوعات پیشرفته: توپولوژی تصادفی و کاربردهای آن
  • 92. اعداد بتی (Betti Numbers) تصادفی
  • 93. همسانی‌شناسی پایدار (Persistent Homology) برای داده‌های تصادفی
  • 94. نقد و بررسی محدودیت‌های رویکرد مجموعه‌های تصادفی
  • 95. مقایسه با سایر رویکردهای مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 96. مسائل باز پژوهشی در آمار متری و مجموعه‌های تصادفی
  • 97. افق‌های آینده: تلفیق با یادگیری عمیق
  • 98. جمع‌بندی نهایی و مرور یکپارچه مفاهیم دوره

📚 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 مدل‌های اقتصادسنجی نامعین: قدرت مجموعه‌های تصادفی و آمار متری”

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

پیمایش به بالا