کتاب آزمون‌های پیشرفته LR-C(α): استنباط دقیق در حضور عدم تعیین مدل و محدودیت‌های پارامتری
, ,

کتاب آزمون‌های پیشرفته LR-C(α): استنباط دقیق در حضور عدم تعیین مدل و محدودیت‌های پارامتری

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010892 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 آزمون‌های پیشرفته LR-C(α): استنباط دقیق در حضور عدم تعیین مدل و محدودیت‌های پارامتری

موضوع کلی: استنباط آماری پیشرفته

موضوع میانی: آزمون‌های نسبت درستنمایی مقاوم

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر استنباط آماری و نقش آن در علوم
  • 2. مروری بر نظریه احتمال و توزیع‌های آماری
  • 3. اصل درستنمایی (Likelihood Principle)
  • 4. تابع درستنمایی و تابع لگاریتم درستنمایی
  • 5. برآوردگر حداکثر درستنمایی (MLE): تعریف و مفاهیم اولیه
  • 6. ویژگی‌های مجانبی برآوردگرهای حداکثر درستنمایی: سازگاری
  • 7. ویژگی‌های مجانبی برآوردگرهای حداکثر درستنمایی: نرمال بودن مجانبی
  • 8. ماتریس اطلاع فیشر و کران کرامر-رائو
  • 9. مبانی آزمون فرض آماری: خطای نوع اول و دوم و توان آزمون
  • 10. آزمون‌های کلاسیک: آزمون نسبت درستنمایی (LR Test)
  • 11. آزمون‌های کلاسیک: آزمون والد (Wald Test)
  • 12. آزمون‌های کلاسیک: آزمون امتیاز رائو (Rao's Score Test)
  • 13. شرایط منظم بودن (Regularity Conditions) در استنباط درستنمایی
  • 14. مقایسه هندسی و مجانبی آزمون‌های LR، والد و امتیاز
  • 15. مفهوم عدم تعیین مدل (Model Misspecification): وقتی مدل اشتباه است
  • 16. پارامتر شبه واقعی (Pseudo-true Parameter) و معنای آن
  • 17. پیامدهای عدم تعیین مدل بر برآوردگر حداکثر درستنمایی
  • 18. شکست آزمون‌های کلاسیک در حضور عدم تعیین مدل
  • 19. ماتریس واریانس-کوواریانس ساندویچی (Huber-White)
  • 20. اطلاع گودامب (Godambe Information) به عنوان جایگزین اطلاع فیشر
  • 21. فرضیه‌های نامنظم (Irregular Hypotheses): تعریف و مثال‌ها
  • 22. مشکلات استنباطی برای پارامترهای روی مرز فضای پارامتری
  • 23. مثال کلیدی: آزمون صفر بودن مولفه واریانس
  • 24. شکست توزیع مجانبی کای-دو برای آزمون‌های کلاسیک در فرضیه‌های نامنظم
  • 25. مقدمه‌ای بر توابع معیار عمومی (General Criterion Functions)
  • 26. برآوردگرهای M (M-estimators) به عنوان تعمیم MLE
  • 27. توابع برآورد (Estimating Functions) و معادلات برآورد
  • 28. شبه-درستنمایی (Quasi-Likelihood) و کاربردهای آن
  • 29. استنباط مقاوم مبتنی بر توابع برآورد
  • 30. آزمون C(α): تاریخچه و انگیزه‌ها
  • 31. ساختار و فرمول‌بندی آزمون C(α)
  • 32. مزیت کلیدی آزمون C(α): عدم نیاز به برآورد تحت فرضیه مقابل
  • 33. بهینگی موضعی آزمون C(α)
  • 34. ارتباط آزمون C(α) با آزمون امتیاز رائو
  • 35. اصلاح آزمون امتیاز برای مدل‌های با تعیین نادرست
  • 36. آزمون والد مقاوم (Robust Wald Test)
  • 37. آزمون نسبت درستنمایی مقاوم (Robust LR Test)
  • 38. مقایسه عملکرد آزمون‌های مقاوم در شرایط مختلف
  • 39. فضاهای پارامتری مخروطی (Conical Parameter Spaces)
  • 40. توزیع کای-بار-دو (Chi-bar-squared Distribution): مقدمه
  • 41. ترکیب وزنی توزیع‌های کای-دو
  • 42. محاسبه وزن‌های توزیع کای-بار-دو
  • 43. استفاده از توزیع کای-بار-دو برای محاسبه مقادیر p
  • 44. آزمون نسبت درستنمایی برای پارامترهای روی مرز
  • 45. محدودیت‌های آزمون C(α) در فرضیه‌های نامنظم
  • 46. نیاز به یک رویکرد ترکیبی: انگیزه برای آزمون‌های LR-C(α)
  • 47. معرفی آزمون‌های ترکیبی (Mixed Tests)
  • 48. ساختار کلی آزمون‌های نوع LR-C(α)
  • 49. تجزیه فضای پارامتری برای ساخت آزمون ترکیبی
  • 50. نقش پارامترهای مزاحم (Nuisance Parameters)
  • 51. برآورد پارامترهای مزاحم تحت فرضیه صفر
  • 52. ساخت آماره آزمون ترکیبی LR-C(α)
  • 53. تفسیر اجزای آماره آزمون: بخش LR و بخش C(α)
  • 54. توزیع مجانبی آماره آزمون ترکیبی تحت فرضیه صفر
  • 55. اثبات توزیع مجانبی: شهود و مراحل کلیدی
  • 56. چگونگی غلبه آزمون ترکیبی بر مشکلات فرضیه‌های نامنظم
  • 57. ترکیب چالش‌ها: عدم تعیین مدل و فرضیه‌های نامنظم به طور همزمان
  • 58. توسعه آزمون LR-C(α) برای مدل‌های با تعیین نادرست
  • 59. استفاده از ماتریس اطلاع گودامب در ساختار آزمون
  • 60. آماره آزمون LR-C(α) مقاوم
  • 61. توزیع مجانبی آماره آزمون LR-C(α) مقاوم
  • 62. بررسی ویژگی‌های توان و اندازه آزمون اصلاح‌شده
  • 63. کاربرد در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 64. کاربرد در مدل‌های آمیخته خطی (Linear Mixed Models)
  • 65. آزمون مولفه‌های واریانس با استفاده از LR-C(α) مقاوم
  • 66. کاربرد در مدل‌های اقتصادسنجی: آزمون تغییر ساختاری
  • 67. کاربرد در بیوآمار: تحلیل داده‌های طولی
  • 68. کاربرد در ژنتیک آماری: آزمون‌های وابستگی
  • 69. آزمون فرضیه‌های نامساوی (Inequality Constraints)
  • 70. پیاده‌سازی محاسباتی: الگوریتم‌ها و چالش‌ها
  • 71. استفاده از روش‌های بوت‌استرپ برای تخمین توزیع صفر
  • 72. مقایسه بوت‌استرپ و تقریب مجانبی
  • 73. شبیه‌سازی مونت کارلو برای ارزیابی عملکرد آزمون‌ها
  • 74. مطالعه موردی ۱: تحلیل داده‌های بقا با پارامترهای مرزی
  • 75. مطالعه موردی ۲: مدل‌های نوسانات مالی با عدم تعیین مدل
  • 76. انتخاب تابع معیار مناسب: راهنمای عملی
  • 77. تأثیر پارامترهای مزاحم با ابعاد بالا
  • 78. مباحث پیشرفته: آزمون‌های جهت‌دار (Directional Tests)
  • 79. توسعه برای داده‌های وابسته و سری‌های زمانی
  • 80. آزمون‌های ترکیبی برای فرضیه‌های غیرخطی
  • 81. نقش شرایط شناسایی‌پذیری (Identifiability)
  • 82. ارزیابی پایداری (Stability) نتایج آزمون
  • 83. تحلیل حساسیت نسبت به مفروضات مدل
  • 84. محدودیت‌های رویکرد LR-C(α)
  • 85. مقایسه با رویکردهای بیزی برای آزمون فرضیه
  • 86. نرم‌افزارهای آماری برای پیاده‌سازی (R, Python, SAS)
  • 87. بررسی پکیج‌های مرتبط در R
  • 88. نوشتن کدهای سفارشی برای آزمون LR-C(α)
  • 89. تفسیر نتایج در یک مقاله پژوهشی
  • 90. چگونه یک تحلیل آماری مقاوم را گزارش کنیم
  • 91. مسائل باز و زمینه‌های تحقیقاتی آینده
  • 92. توسعه آزمون‌ها برای داده‌های حجیم (Big Data)
  • 93. نقش یادگیری ماشین در انتخاب مدل و آزمون فرض
  • 94. جمع‌بندی: جعبه ابزار استنباط مقاوم
  • 95. بازنگری مفاهیم کلیدی دوره
  • 96. پروژه نهایی: پیاده‌سازی و تحلیل یک مجموعه داده واقعی
  • 97. نتیجه‌گیری: به سوی استنباط آماری دقیق‌تر و قابل اعتمادتر

📚 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 آزمون‌های پیشرفته LR-C(α): استنباط دقیق در حضور عدم تعیین مدل و محدودیت‌های پارامتری”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا