, ,

کتاب برآورد دقیق و بدون تورش اثرات مداخله: رویکرد نوین تعدیل رگرسیونی (LOORA)

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 برآورد دقیق و بدون تورش اثرات مداخله: رویکرد نوین تعدیل رگرسیونی (LOORA)

موضوع کلی: استنتاج سببی و علم داده

موضوع میانی: تحلیل کارآزمایی‌های بالینی و تصادفی‌سازی شده (RCTs)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی استنتاج سببی: معرفی و مفاهیم کلیدی
  • 2. تفاوت همبستگی و علیت
  • 3. مقدمه‌ای بر کارآزمایی‌های بالینی تصادفی‌سازی شده (RCTs)
  • 4. اهمیت تصادفی‌سازی در RCTs
  • 5. سوگیری‌های رایج در RCTs و روش‌های مقابله با آن‌ها
  • 6. مروری بر معیارهای ارزیابی در RCTs (ATE, ATT, ITT)
  • 7. اثر متوسط مداخله (ATE): تعریف و تفسیر
  • 8. اثر مداخله بر افراد درمان شده (ATT): تعریف و تفسیر
  • 9. تحلیل قصد به درمان (ITT): تعریف و تفسیر
  • 10. نقش متغیرهای کمکی (Confounders) در استنتاج سببی
  • 11. شناسایی متغیرهای کمکی: روش‌های آماری و دانش تخصصی
  • 12. مبانی رگرسیون خطی: مرور مفاهیم کلیدی
  • 13. رگرسیون خطی چندگانه: مدل‌سازی روابط پیچیده
  • 14. بررسی مفروضات رگرسیون خطی و روش‌های تشخیص نقض آن‌ها
  • 15. تبدیل داده‌ها برای بهبود برازش مدل رگرسیونی
  • 16. رگرسیون لجستیک: مدل‌سازی پیامدهای دودویی
  • 17. رگرسیون پواسون: مدل‌سازی پیامدهای شمارشی
  • 18. مفهوم تعدیل رگرسیونی: کاهش واریانس و افزایش دقت
  • 19. تعدیل رگرسیونی در RCTs: اصول و کاربردها
  • 20. مزایای تعدیل رگرسیونی نسبت به تحلیل‌های ساده
  • 21. معرفی مقاله "Unbiased Regression-Adjusted Estimation of Average Treatment Effects"
  • 22. بررسی خلاصه مقاله و اهداف اصلی تحقیق
  • 23. مفاهیم آماری مورد استفاده در مقاله
  • 24. مرور روش‌های سنتی برآورد ATE در RCTs
  • 25. محدودیت‌های روش‌های سنتی و نیاز به روش‌های جدید
  • 26. تعدیل رگرسیونی خطی: رویکرد ساده و کاربردی
  • 27. تعدیل رگرسیونی با متغیرهای تعاملی (Interaction terms)
  • 28. انتخاب متغیرهای مناسب برای تعدیل رگرسیونی
  • 29. تأثیر انتخاب متغیر بر برآورد ATE
  • 30. برآوردگر LOORA (Linear Outcome-Oriented Regression Adjustment): معرفی
  • 31. مبانی نظری برآوردگر LOORA
  • 32. اثبات نااریبی (Unbiasedness) برآوردگر LOORA
  • 33. محاسبه واریانس و خطای استاندارد برآوردگر LOORA
  • 34. مقایسه LOORA با روش‌های سنتی تعدیل رگرسیونی
  • 35. تعدیل رگرسیونی غیرخطی: بررسی مدل‌های پیشرفته
  • 36. رگرسیون GAM (Generalized Additive Models)
  • 37. رگرسیون MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines)
  • 38. رگرسیون بر اساس درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 39. رگرسیون جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 40. رگرسیون ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Regression)
  • 41. انتخاب مدل رگرسیونی مناسب بر اساس ویژگی‌های داده
  • 42. استفاده از معیارهای ارزیابی مدل (RMSE, R-squared, MAE)
  • 43. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای انتخاب مدل
  • 44. بررسی اثرات تعاملی (Interaction Effects) در مدل‌های رگرسیونی
  • 45. تشخیص و تفسیر اثرات تعاملی
  • 46. مدل‌سازی اثرات تعاملی با استفاده از متغیرهای دامی (Dummy variables)
  • 47. اهمیت برهمکنش‌ها در درک اثرات مداخله
  • 48. تأثیر ناهمگونی اثرات درمان (Heterogeneous Treatment Effects)
  • 49. بررسی زیرگروه‌های جمعیتی با اثرات درمانی متفاوت
  • 50. استفاده از رگرسیون برای شناسایی زیرگروه‌ها
  • 51. تعدیل رگرسیونی با استفاده از داده‌های مشاهده‌ای (Observational data)
  • 52. تطبیق (Matching) و وزن‌دهی (Weighting) در داده‌های مشاهده‌ای
  • 53. استفاده از Propensity Score Matching (PSM)
  • 54. استفاده از Inverse Probability of Treatment Weighting (IPTW)
  • 55. متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables) و استنتاج سببی
  • 56. تشخیص و اعتبارسنجی متغیرهای ابزاری
  • 57. استفاده از متغیرهای ابزاری برای برآورد ATE
  • 58. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) برای ارزیابی استحکام نتایج
  • 59. بررسی تأثیر مفروضات بر نتایج استنتاج سببی
  • 60. روش‌های تحلیل حساسیت برای مقابله با سوگیری‌های پنهان
  • 61. بررسی موارد نقض فرضیات تصادفی‌سازی
  • 62. روش‌های مقابله با عدم تعادل بین گروه‌های درمانی
  • 63. استفاده از روش‌های Bayesian برای برآورد ATE
  • 64. مبانی آمار Bayesian و مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 65. مزایای روش‌های Bayesian در استنتاج سببی
  • 66. تفسیر و گزارش نتایج تحلیل‌های تعدیل رگرسیونی
  • 67. ارائه نتایج به صورت واضح و قابل فهم
  • 68. تأکید بر عدم قطعیت‌ها و محدودیت‌های تحلیل
  • 69. استفاده از نمودارها و جداول برای نمایش نتایج
  • 70. ملاحظات اخلاقی در کارآزمایی‌های بالینی و استنتاج سببی
  • 71. حفظ حریم خصوصی شرکت‌کنندگان
  • 72. جلوگیری از سوگیری در گزارش نتایج
  • 73. کاربرد LOORA در مطالعات دنیای واقعی
  • 74. مثال‌هایی از کاربرد LOORA در حوزه‌های مختلف (پزشکی، اقتصاد، علوم اجتماعی)
  • 75. محدودیت‌ها و چالش‌های استفاده از LOORA
  • 76. نرم‌افزارهای آماری برای اجرای LOORA (R, Python, SAS)
  • 77. پیاده‌سازی LOORA در R: آموزش گام به گام
  • 78. پیاده‌سازی LOORA در Python: آموزش گام به گام
  • 79. مقایسه عملکرد LOORA با سایر روش‌ها در شبیه‌سازی داده‌ها
  • 80. شبیه‌سازی داده‌ها برای بررسی دقت و نااریبی LOORA
  • 81. بررسی تأثیر حجم نمونه بر عملکرد LOORA
  • 82. تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود عملکرد LOORA
  • 83. استفاده از یادگیری ماشین برای انتخاب متغیرهای تعدیل رگرسیونی
  • 84. تعدیل رگرسیونی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 85. ملاحظات مربوط به داده‌های بزرگ (Big Data) در استنتاج سببی
  • 86. مقابله با داده‌های گم‌شده (Missing Data) در RCTs
  • 87. روش‌های مختلف مقابله با داده‌های گم‌شده (Imputation, Weighting)
  • 88. تحلیل حساسیت به داده‌های گم‌شده
  • 89. برآورد ATE در حضور داده‌های censored
  • 90. مدل‌سازی زمان بقا (Survival Analysis) و استنتاج سببی
  • 91. استفاده از Cox Regression برای تعدیل رگرسیونی
  • 92. روش‌های پیشرفته برای تحلیل داده‌های Survival censored
  • 93. بررسی اثرات مداخله در بازه‌های زمانی مختلف
  • 94. تحلیل رویدادهای مکرر (Recurrent Events)
  • 95. تطبیق (Matching) در داده‌های زمانی
  • 96. برآورد ATE با استفاده از یادگیری علی (Causal Machine Learning)
  • 97. استفاده از meta-learners (S-learner, T-learner, X-learner)
  • 98. رگرسیون کمترین مربعات تعمیم‌یافته (Generalized Least Squares – GLS)
  • 99. بررسی اثرات خوشه‌ای (Clustered Data)
  • 100. مدل‌سازی اثرات تصادفی (Random Effects Models)

📚 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 برآورد دقیق و بدون تورش اثرات مداخله: رویکرد نوین تعدیل رگرسیونی (LOORA)”

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

پیمایش به بالا