کتاب رگرسیون چگالی افزایشی: مدل‌سازی و کاربردها با داده‌های واقعی (SOEP)
, ,

کتاب رگرسیون چگالی افزایشی: مدل‌سازی و کاربردها با داده‌های واقعی (SOEP)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000011049 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 رگرسیون چگالی افزایشی: مدل‌سازی و کاربردها با داده‌های واقعی (SOEP)

موضوع کلی: آمار و یادگیری ماشین

موضوع میانی: رگرسیون توزیعی و مدل‌سازی چگالی شرطی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر آمار و یادگیری ماشین
  • 2. فراتر از میانگین: چرا به مدل‌سازی توزیع نیاز داریم؟
  • 3. مروری بر رگرسیون خطی و تعمیم‌یافته
  • 4. محدودیت‌های مدل‌های رگرسیونی سنتی
  • 5. مفهوم چگالی شرطی (Conditional Density)
  • 6. معرفی رگرسیون توزیعی (Distributional Regression)
  • 7. انگیزه‌ها و اهداف دوره: رگرسیون چگالی افزایشی
  • 8. مقدمه‌ای بر نظریه احتمال
  • 9. انواع متغیرهای تصادفی و توابع چگالی احتمال
  • 10. توزیع نرمال و پارامترهای آن (میانگین و واریانس)
  • 11. معرفی توزیع‌های نمایی و گاما
  • 12. توزیع بتا و کاربردهای آن
  • 13. خانواده توزیع‌های انعطاف‌پذیر (Flexible Distributions)
  • 14. تابع درستنمایی و اصل حداکثر درستنمایی (MLE)
  • 15. برآورد پارامترها با استفاده از MLE
  • 16. مروری بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 17. معرفی مدل‌های افزایشی (Additive Models)
  • 18. مفهوم تابع هموار کننده (Smoothing Function)
  • 19. اسپلاین‌های رگرسیونی و اسپلاین‌های مجازات‌شده
  • 20. انتخاب تعداد گره‌ها و پارامتر هموارسازی
  • 21. تخمین پارامترها در GAMs
  • 22. تفسیر نمودارهای هموار در GAMs
  • 23. GAMs به عنوان بلوک سازنده رگرسیون چگالی افزایشی
  • 24. انتخاب مدل در GAMs (AIC, GCV)
  • 25. پیاده‌سازی GAMs با بسته `mgcv` در R
  • 26. گسترش GLM به مدل‌سازی توزیعی
  • 27. پارامتری‌سازی توزیع‌ها: مدل‌سازی تمام پارامترها
  • 28. توابع پیوند (Link Functions) برای پارامترهای توزیع
  • 29. مثال: رگرسیون میانگین و واریانس به صورت همزمان
  • 30. چارچوب GAMLSS (Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape)
  • 31. انتخاب خانواده توزیع برای رگرسیون توزیعی
  • 32. توزیع‌های ناهمسان‌واری (Heteroscedasticity)
  • 33. برآورد حداکثر درستنمایی در رگرسیون توزیعی
  • 34. مشکلات و چالش‌های رگرسیون توزیعی
  • 35. نرم‌افزارهای رگرسیون توزیعی: `gamlss` و `mgcv`
  • 36. معرفی رگرسیون چگالی افزایشی (Additive Density Regression)
  • 37. ترکیب GAMs و رگرسیون توزیعی: ایده اصلی
  • 38. ساختار مدل ADR: مدل‌سازی هر پارامتر با یکpredictor افزایشی
  • 39. انتخاب توزیع پایه برای ADR
  • 40. توزیع‌های پیوسته متداول در ADR (نرمال، گاما، بتا، لاگ‌نرمال)
  • 41. توزیع‌های گسسته متداول در ADR (پواسون، دوجمله‌ای منفی، برنولی)
  • 42. پارامترهای مکان، مقیاس و شکل در ADR
  • 43. فرمول‌بندی درستنمایی برای مدل‌های ADR
  • 44. چارچوب کلی برآورد در ADR
  • 45. توابع امتیاز و ماتریس اطلاعات فیشر
  • 46. الگوریتم‌های بهینه‌سازی (IRLS، نیوتن-رافسون)
  • 47. ماتریس طراحی و ماتریس جریمه برای ADR
  • 48. رویکردهای مختلف پیاده‌سازی ADR (مانند `mgcv::gaulss`)
  • 49. انتخاب توابع پیوند مناسب برای هر پارامتر توزیع
  • 50. مزایا و انعطاف‌پذیری مدل‌های ADR
  • 51. الگوریتم‌های تکراری برای برآورد پارامترها در ADR
  • 52. تکرار حداقل مربعات وزن‌دار (IRLS) برای مدل‌های افزایشی در ADR
  • 53. استنتاج آماری: فواصل اطمینان و آزمون‌های فرضیه
  • 54. خطاهای استاندارد پارامترهای هموار در ADR
  • 55. آزمون معنی‌داری برای اثرات هموار در ADR
  • 56. برآورد پارامتر هموارسازی (Smoothing Parameter Estimation)
  • 57. رویکردهای REML و GCV برای انتخاب پارامتر هموارسازی در ADR
  • 58. مشکلات همگرایی در مدل‌های پیچیده ADR
  • 59. تنظیمات پیشرفته الگوریتم‌های بهینه‌سازی در ADR
  • 60. روش‌های بوت‌استرپینگ برای استنتاج قوی در ADR
  • 61. تحلیل حساسیت مدل‌های ADR
  • 62. مقایسه مدل‌های تو در تو (Nested Models) در ADR
  • 63. پیچیدگی محاسباتی ADR
  • 64. بهینه‌سازی کد برای داده‌های بزرگ در ADR
  • 65. کار با توزیع‌های سفارشی در ADR (Custom Distributions)
  • 66. معیارهای انتخاب مدل: AIC, BIC, GCV برای ADR
  • 67. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای انتخاب مدل ADR
  • 68. مفهوم باقیمانده‌های تصادفی کمی (Randomized Quantile Residuals)
  • 69. نمودارهای Q-Q و تحلیل باقیمانده‌ها در ADR
  • 70. آزمون‌های برازش (Goodness-of-Fit Tests) برای ADR
  • 71. بررسی مفروضات مدل ADR
  • 72. شناسایی داده‌های پرت (Outliers) و نقاط اهرمی (Leverage Points)
  • 73. تحلیل تأثیر (Influence Analysis) در ADR
  • 74. مقایسه ADR با مدل‌های پارامتری توزیعی
  • 75. مقایسه ADR با مدل‌های رگرسیونی میانگین شرطی
  • 76. تجمیع و میانگین‌گیری مدل‌ها (Model Averaging)
  • 77. پیش‌بینی‌های شرطی از مدل‌های ADR
  • 78. Uncertainty quantification در پیش‌بینی‌ها با ADR
  • 79. تفسیر اثرات هموار بر پارامترهای مختلف توزیع
  • 80. تصویرسازی توابع هموار برای پارامتر مکان
  • 81. تصویرسازی توابع هموار برای پارامتر مقیاس
  • 82. تصویرسازی توابع هموار برای پارامترهای شکل
  • 83. ترسیم توزیع‌های چگالی شرطی پیش‌بینی‌شده
  • 84. نمودارهای سطح (Contour Plots) برای توزیع‌های دو متغیره
  • 85. تجسم تغییرات توزیع در طول زمان یا بین گروه‌ها
  • 86. بسته‌های تصویری برای ADR (مانند `gratia` در R)
  • 87. روایت داستان داده‌ها از طریق تجسم ADR
  • 88. اشتباهات رایج در تفسیر و تجسم ADR
  • 89. معرفی داده‌های مطالعه پانل اجتماعی-اقتصادی آلمان (SOEP)
  • 90. ویژگی‌ها و اهمیت داده‌های SOEP برای تحقیقات اجتماعی
  • 91. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های SOEP برای ADR
  • 92. مثال کاربردی: مدل‌سازی توزیع درآمد با ADR در SOEP
  • 93. تحلیل تأثیر متغیرهای اجتماعی-اقتصادی بر درآمد (میانگین و واریانس)
  • 94. مثال کاربردی: مدل‌سازی توزیع رضایت از زندگی با ADR در SOEP
  • 95. بررسی عوامل موثر بر شکل توزیع رضایت از زندگی
  • 96. مثال کاربردی: مدل‌سازی توزیع ساعات کار با ADR در SOEP
  • 97. تحلیل اثرات سنی و جنسیتی بر چگالی ساعات کار
  • 98. استخراج بینش‌های سیاستی از نتایج ADR با SOEP
  • 99. مروری بر مفاهیم کلیدی و دستاوردهای دوره
  • 100. آینده رگرسیون چگالی افزایشی و مسیرهای تحقیقاتی

📚 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 رگرسیون چگالی افزایشی: مدل‌سازی و کاربردها با داده‌های واقعی (SOEP)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا