کتاب استنباط علّی پایدار (Doubly-Robust) با DML در مدل‌های انتخاب نمونه چندمتغیره
, ,

کتاب استنباط علّی پایدار (Doubly-Robust) با DML در مدل‌های انتخاب نمونه چندمتغیره

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008765 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 استنباط علّی پایدار (Doubly-Robust) با DML در مدل‌های انتخاب نمونه چندمتغیره

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: یادگیری ماشین دوگانه (DML) در استنباط علّی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر استنباط علّی: فراتر از همبستگی
  • 2. چارچوب نتایج بالقوه (Potential Outcomes Framework)
  • 3. اثر درمانی میانگین (ATE) و اثر درمانی روی درمان‌شدگان (ATT)
  • 4. متغیرهای مخدوش‌کننده (Confounders) و چالش شناسایی علّی
  • 5. فرضیه نادیده‌انگاری (Unconfoundedness) یا انتخاب بر اساس متغیرهای قابل مشاهده
  • 6. روش‌های کلاسیک کنترل مخدوش‌کننده‌ها: رگرسیون چندگانه
  • 7. روش‌های کلاسیک کنترل مخدوش‌کننده‌ها: تطبیق (Matching)
  • 8. امتیاز تمایل (Propensity Score) و روش‌های مبتنی بر آن
  • 9. تورش انتخاب نمونه (Sample Selection Bias): یک چالش بنیادین
  • 10. تفاوت تورش مخدوش‌کنندگی و تورش انتخاب نمونه
  • 11. مدل کلاسیک انتخاب نمونه هکمن (Heckman Selection Model)
  • 12. محدودیت‌های مدل‌های پارامتریک سنتی در استنباط علّی
  • 13. ورود به دنیای یادگیری ماشین: فرصت‌ها و تهدیدها
  • 14. چرا یادگیری ماشین برای پیش‌بینی و نه لزوماً برای علیت؟
  • 15. خطر استفاده ساده از مدل‌های ML برای برآورد اثرات علّی
  • 16. مفهوم تورش قانونمندسازی (Regularization Bias) در مدل‌های LASSO و Ridge
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین دوگانه (DML)
  • 18. شهود پشت DML: قضیه فریش-وا-لاول (Frisch-Waugh-Lovell Theorem)
  • 19. مفهوم متغیرهای مزاحم (Nuisance Parameters) در مدل‌های علی
  • 20. ایده اصلی DML: جداسازی (Partialling Out) اثر مخدوش‌کننده‌ها
  • 21. متعامدسازی نیمانی (Neyman Orthogonality): کلید کاهش تورش
  • 22. شرایط گشتاور متعامد (Orthogonal Moment Conditions)
  • 23. تکنیک برازش متقاطع (Cross-Fitting) یا تقسیم نمونه (Sample Splitting)
  • 24. چرا برازش متقاطع برای جلوگیری از تورش بیش‌برازش حیاتی است؟
  • 25. الگوریتم گام به گام یادگیری ماشین دوگانه
  • 26. مدل خطی جزئی (Partially Linear Model) به عنوان اولین مثال DML
  • 27. برآورد اثر درمانی میانگین (ATE) با استفاده از DML
  • 28. برآورد اثرات درمانی ناهمگون (Heterogeneous Treatment Effects) با DML
  • 29. انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین مناسب برای مراحل DML
  • 30. جنگل‌های تصادفی (Random Forests) در چارچوب DML
  • 31. گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting) در چارچوب DML
  • 32. شبکه‌های عصبی (Neural Networks) در چارچوب DML
  • 33. استنتاج آماری پس از DML: محاسبه خطای استاندارد و فواصل اطمینان
  • 34. بازنگری عمیق در مشکل انتخاب نمونه
  • 35. وزن‌دهی بر اساس معکوس احتمال (Inverse Probability Weighting – IPW)
  • 36. برآوردگرهای الحاقی (Augmentation) و مفهوم دوگانه پایدار (Doubly-Robust)
  • 37. چرا پایداری دوگانه یک ویژگی مطلوب است؟
  • 38. ترکیب IPW و رگرسیون نتیجه: برآوردگر AIPW
  • 39. محدودیت‌های IPW و AIPW در فضاهای با ابعاد بالا
  • 40. مدل‌های انتخاب نمونه تک‌متغیره: مرور و نقد
  • 41. ورود به مسئله اصلی: انتخاب نمونه چندمتغیره (Multivariate Sample Selection)
  • 42. مثال‌هایی از انتخاب نمونه چندمتغیره در دنیای واقعی
  • 43. چالش‌های مدل‌سازی انتخاب نمونه چندمتغیره
  • 44. همبستگی بین خطاهای معادلات انتخاب چندگانه
  • 45. ساختار مدل مقاله مرجع: تعریف متغیرها و معادلات
  • 46. معادله نتیجه (Outcome Equation) در حضور انتخاب چندگیره
  • 47. معادلات انتخاب (Selection Equations): دروازه‌های چندگانه مشاهده
  • 48. فرضیات شناسایی (Identification Assumptions) در مدل مقاله
  • 49. نقش متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables) در شناسایی
  • 50. فرضیه طرد (Exclusion Restriction) در زمینه انتخاب نمونه
  • 51. صورت‌بندی مسئله در چارچوب شرایط گشتاور (Moment Conditions)
  • 52. ساخت شرط گشتاور متعامد برای مدل انتخاب نمونه چندمتغیره
  • 53. توابع مزاحم در مدل چندمتغیره: احتمالات انتخاب شرطی
  • 54. توابع مزاحم در مدل چندمتغیره: امید ریاضی شرطی نتیجه
  • 55. برآورد توابع مزاحم با استفاده از یادگیری ماشین
  • 56. مدل‌سازی احتمالات انتخاب چندگانه: رگرسیون لجستیک چندجمله‌ای و فراتر از آن
  • 57. استفاده از طبقه‌بندهای پیشرفته (مانند XGBoost) برای مدل‌سازی انتخاب
  • 58. مدل‌سازی معادله نتیجه با استفاده از رگرسیون‌های غیرپارامتریک
  • 59. الگوریتم DML برای مدل انتخاب نمونه چندمتغیره: مرحله اول (Partialling Out)
  • 60. الگوریتم DML برای مدل انتخاب نمونه چندمتغیره: مرحله دوم (Final Estimation)
  • 61. پیاده‌سازی برازش متقاطع در این مدل پیچیده
  • 62. اثبات ویژگی دوگانه پایدار بودن برآوردگر پیشنهادی
  • 63. سناریوی اول پایداری: مدل نتیجه صحیح، مدل انتخاب ناصحیح
  • 64. سناریوی دوم پایداری: مدل انتخاب صحیح، مدل نتیجه ناصحیح
  • 65. استنتاج آماری برای برآوردگر نهایی
  • 66. روش‌های بوت‌استرپ (Bootstrap) برای محاسبه واریانس
  • 67. بررسی عملکرد برآوردگر از طریق شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 68. طراحی یک مطالعه شبیه‌سازی: تولید داده مصنوعی
  • 69. مقایسه عملکرد DML با روش‌های پارامتریک سنتی
  • 70. مقایسه عملکرد DML با روش‌های ساده‌انگارانه مبتنی بر ML
  • 71. تحلیل حساسیت نسبت به نقض فرضیات مدل
  • 72. بررسی نقض فرضیه طرد
  • 73. بررسی قدرت متغیرهای ابزاری
  • 74. پیاده‌سازی عملی: مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های نرم‌افزاری
  • 75. پیاده‌سازی در پایتون با استفاده از کتابخانه EconML
  • 76. پیاده‌سازی در R با استفاده از بسته DoubleML
  • 77. مطالعه موردی: تحلیل تأثیر یک برنامه آموزشی بر دستمزد
  • 78. مطالعه موردی: تعریف متغیرها و معادلات انتخاب (مثلاً ثبت‌نام و اتمام دوره)
  • 79. مطالعه موردی: آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها
  • 80. مطالعه موردی: انتخاب و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 81. مطالعه موردی: اجرای الگوریتم DML گام به گام
  • 82. مطالعه موردی: تفسیر نتایج علّی و ضرایب به دست آمده
  • 83. مطالعه موردی: گزارش فواصل اطمینان و معناداری آماری
  • 84. تعمیم مدل: اثرات درمانی ناهمگون در حضور انتخاب نمونه
  • 85. استفاده از جنگل‌های علّی (Causal Forests) در چارچوب DML
  • 86. محدودیت‌های روش ارائه شده در مقاله
  • 87. چه زمانی DML در مدل‌های انتخاب نمونه شکست می‌خورد؟
  • 88. ارتباط DML با سایر روش‌های مدرن استنباط علّی
  • 89. یادگیری ماشین هدفمند (Targeted Maximum Likelihood Estimation – TMLE)
  • 90. ماتریس‌های تعمیم‌یافته تصادفی (Generalized Random Forests)
  • 91. ملاحظات محاسباتی و مقیاس‌پذیری الگوریتم
  • 92. نکات عملی برای انتخاب پارامترهای تنظیم (Hyperparameter Tuning) در DML
  • 93. اخلاق در استنباط علّی: تفسیر مسئولانه نتایج
  • 94. روندهای آینده: ادغام یادگیری عمیق (Deep Learning) با DML
  • 95. روندهای آینده: مدل‌های انتخاب نمونه پویا و داده‌های پانلی
  • 96. جمع‌بندی مفاهیم کلیدی دوره
  • 97. پروژه نهایی: پیاده‌سازی و تحلیل یک مجموعه داده واقعی
  • 98. مرور نهایی و چشم‌انداز استنباط علّی مدرن

📚 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 استنباط علّی پایدار (Doubly-Robust) با DML در مدل‌های انتخاب نمونه چندمتغیره”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا