, ,

کتاب سازگاری دسته‌ای با تعدیل پس از طراحی: راهکاری نوین برای افزایش کارایی در آزمایش‌های تصادفی

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 سازگاری دسته‌ای با تعدیل پس از طراحی: راهکاری نوین برای افزایش کارایی در آزمایش‌های تصادفی

موضوع کلی: طراحی و تحلیل آزمایش‌های تصادفی

موضوع میانی: افزایش کارایی آماری در آزمایش‌های تصادفی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی آزمایش‌های تصادفی: مقدمه‌ای بر RCTS
  • 2. اهمیت آزمایش‌های تصادفی در علوم و صنعت
  • 3. اصول طراحی آزمایش‌های تصادفی
  • 4. مفاهیم اساسی: درمان، گروه کنترل، واحد آزمایش
  • 5. آزمایش‌های تصادفی ساده (Simple RCTs)
  • 6. معرفی bias و راه‌های مقابله با آن در RCTs
  • 7. آزمایش‌های تصادفی بلوک‌بندی شده (Blocked RCTs)
  • 8. آشنایی با متغیرهای زمینه‌ای (Covariates)
  • 9. نقش متغیرهای زمینه‌ای در بهبود دقت
  • 10. معرفی تعدیل رگرسیونی (Regression Adjustment)
  • 11. مزایا و معایب تعدیل رگرسیونی
  • 12. تعدیل رگرسیونی ساده: مدل‌های خطی
  • 13. تفسیر ضرایب در مدل‌های رگرسیونی
  • 14. شناخت همبستگی بین متغیرهای زمینه‌ای
  • 15. معرفی استراتیفه کردن (Stratification)
  • 16. مزایای استراتیفه کردن
  • 17. معایب استراتیفه کردن
  • 18. مقایسه استراتیفه کردن و تعدیل رگرسیونی
  • 19. چالش‌های طراحی و تحلیل آزمایش‌ها
  • 20. معرفی مقاله "Bridging Stratification and Regression Adjustment"
  • 21. هدف و ساختار مقاله اصلی
  • 22. مقدمه‌ای بر روش‌های ترکیبی
  • 23. استراتژی‌های ترکیبی: ترکیب استراتیفه کردن و تعدیل
  • 24. مقدمه‌ای بر استراتیفه کردن تطبیقی (Adaptive Stratification)
  • 25. مبانی استراتیفه کردن تطبیقی
  • 26. معیارهای ارزیابی در استراتیفه کردن تطبیقی
  • 27. معرفی استراتیفه کردن تطبیقی دسته‌ای (Batch-Adaptive Stratification)
  • 28. الگوریتم‌های استراتیفه کردن دسته‌ای
  • 29. انتخاب اندازه دسته در استراتیفه کردن دسته‌ای
  • 30. تعدیل پس از طراحی (Post-Design Adjustment)
  • 31. اهمیت تعدیل پس از طراحی
  • 32. انواع تعدیل پس از طراحی
  • 33. تعدیل پس از طراحی با استفاده از رگرسیون
  • 34. تعدیل پس از طراحی برای داده‌های دسته‌ای
  • 35. ترکیب استراتیفه کردن دسته‌ای و تعدیل پس از طراحی
  • 36. پیاده‌سازی استراتیفه کردن دسته‌ای
  • 37. انتخاب مناسب‌ترین متغیرهای زمینه‌ای
  • 38. مدیریت missing data
  • 39. ارزیابی عملکرد استراتیفه کردن دسته‌ای
  • 40. مقایسه استراتیفه کردن دسته‌ای با روش‌های دیگر
  • 41. محاسبه بازدهی آماری (Statistical Efficiency)
  • 42. تاثیر اندازه نمونه بر بازدهی آماری
  • 43. اعتبار بخشیدن به نتایج
  • 44. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 45. تحلیل حساسیت
  • 46. بررسی اثرات نامطلوب (Adverse Effects)
  • 47. تفسیر نتایج و ارائه گزارش
  • 48. نکات کلیدی برای طراحی و تحلیل آزمایش‌ها
  • 49. بهبود دقت برآورد اثرات درمان
  • 50. بهبود توان آماری (Statistical Power)
  • 51. مقایسه روش‌های مختلف بر اساس داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 52. انتخاب بهترین روش برای شرایط مختلف
  • 53. کاربرد استراتیفه کردن دسته‌ای در داده‌های با ابعاد بالا
  • 54. پیاده‌سازی استراتیفه کردن دسته‌ای در زبان‌های برنامه‌نویسی (R, Python)
  • 55. استفاده از کتابخانه‌های آماری
  • 56. مدیریت و پردازش داده‌ها در آزمایش‌های تصادفی
  • 57. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 58. شناسایی و حذف outliers
  • 59. بررسی assumptions مدل‌های رگرسیونی
  • 60. معیارهای انتخاب مدل
  • 61. ارزیابی goodness-of-fit
  • 62. محدودیت‌های استراتیفه کردن دسته‌ای
  • 63. چالش‌های مربوط به اندازه دسته
  • 64. تنوع اثرات درمان (Heterogeneous Treatment Effects)
  • 65. آزمایش‌های تصادفی در دنیای واقعی: مطالعات موردی
  • 66. مطالعه موردی: آزمایش‌های A/B در بازاریابی
  • 67. مطالعه موردی: آزمایش‌های درمانی در پزشکی
  • 68. مطالعه موردی: آزمایش‌های در حوزه سیاست‌گذاری
  • 69. اهمیت شفافیت در گزارش‌دهی نتایج آزمایش‌ها
  • 70. اخلاقیات در آزمایش‌های تصادفی
  • 71. حفظ حریم خصوصی در آزمایش‌های تصادفی
  • 72. اثرات مداخله‌ای (Interference Effects)
  • 73. طراحی آزمایش‌های با بازخورد (Feedback Loops)
  • 74. فراگیری ماشین در آزمایش‌های تصادفی
  • 75. کاربرد یادگیری تقویتی در آزمایش‌های تصادفی
  • 76. تحلیل بایزی در آزمایش‌های تصادفی
  • 77. استفاده از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
  • 78. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف
  • 79. مقایسه روش‌های مختلف در شرایط مختلف
  • 80. ارزیابی و انتخاب بهترین روش
  • 81. بهینه‌سازی پارامترها
  • 82. آموزش مدل و اعتبارسنجی
  • 83. بررسی خطاهای نوع 1 و نوع 2
  • 84. مدیریت نرخ کشف دروغین (False Discovery Rate)
  • 85. روش‌های تجدیدنظر در داده‌ها (Data Dredging)
  • 86. ملاحظات مربوط به تکرارپذیری آزمایش‌ها
  • 87. جمع‌بندی و مرور کلی
  • 88. آینده آزمایش‌های تصادفی
  • 89. دسترسی به منابع آموزشی بیشتر
  • 90. ابزارهای مفید برای طراحی و تحلیل آزمایش‌ها
  • 91. تمرین عملی: پیاده‌سازی یک آزمایش تصادفی
  • 92. تمرین عملی: تحلیل داده‌های یک آزمایش تصادفی
  • 93. پرسش و پاسخ
  • 94. ارائه و بحث در مورد چالش‌های خاص
  • 95. جمع‌بندی نهایی و نکات کلیدی
  • 96. ارزیابی دوره
  • 97. پروژه نهایی

📚 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 سازگاری دسته‌ای با تعدیل پس از طراحی: راهکاری نوین برای افزایش کارایی در آزمایش‌های تصادفی”

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

پیمایش به بالا