سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کشف اثرات درمانی پنهان: استفاده از IPW-Lasso کاهش نویز برای شناسایی افراد پاسخگو در آزمایش‌های تصادفی

کتاب کشف اثرات درمانی پنهان: استفاده از IPW-Lasso کاهش نویز برای شناسایی افراد پاسخگو در آزمایش‌های تصادفی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 کشف اثرات درمانی پنهان: استفاده از IPW-Lasso کاهش نویز برای شناسایی افراد پاسخگو در آزمایش‌های تصادفی

موضوع کلی: تخمین اثرات درمانی ناهمگن و کاربردهای آن

موضوع میانی: روش‌های نوین در تخمین اثرات درمانی شرطی (CATE)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر اثرات درمانی ناهمگن
  • 2. اهمیت اثرات درمانی ناهمگن در پژوهش
  • 3. کاربرد اثرات درمانی ناهمگن در تصمیم‌گیری
  • 4. آزمایش‌های تصادفی و محدودیت‌های آن‌ها
  • 5. تخمین اثر درمانی متوسط (ATE)
  • 6. چالش‌های تخمین اثر درمانی ناهمگن (CATE)
  • 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های شرطی
  • 8. مدل‌های خطی برای CATE
  • 9. مدل‌های غیرخطی برای CATE
  • 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در اقتصادسنجی
  • 11. نقش رگرسیون در تخمین CATE
  • 12. چالش‌های تورش (Bias) در تخمین CATE
  • 13. مقدمه‌ای بر وزن‌دهی احتمال معکوس (IPW)
  • 14. مبانی IPW برای ATE
  • 15. IPW برای CATE: گام اول
  • 16. تخمین احتمال برخورداری (Propensity Score)
  • 17. روش‌های تخمین احتمال برخورداری
  • 18. مدل‌های لاجیت و پروبیت
  • 19. مقدمه‌ای بر سوگیری انتخاب (Selection Bias)
  • 20. تعدیل سوگیری انتخاب با IPW
  • 21. پیاده‌سازی IPW در عمل
  • 22. محدودیت‌های IPW کلاسیک
  • 23. مقدمه‌ای بر رگرسیون لاگاریتمی (Lasso)
  • 24. مبانی رگرسیون لاگاریتمی
  • 25. کاربرد لاگاریتمی در انتخاب متغیر
  • 26. لاگاریتمی برای پیش‌بینی
  • 27. لاگاریتمی در تخمین اثرات درمانی
  • 28. کاربرد لاگاریتمی برای CATE: ایده اولیه
  • 29. چالش‌های تلاقی (Collinearity) در مدل‌های CATE
  • 30. نقش لاگاریتمی در مقابله با تلاقی
  • 31. مقدمه‌ای بر کاهش نویز (Denoising)
  • 32. چرا کاهش نویز مهم است؟
  • 33. انواع نویز در داده‌ها
  • 34. روش‌های کاهش نویز در آمار
  • 35. مفهوم کاهش نویز در یادگیری ماشین
  • 36. مقدمه‌ای بر IPW-Lasso
  • 37. ترکیب IPW و Lasso
  • 38. مزایای IPW-Lasso
  • 39. مشکلات IPW-Lasso در عمل
  • 40. مقدمه‌ای بر Denoised IPW-Lasso
  • 41. انگیزه برای Denoised IPW-Lasso
  • 42. مبانی Denoised IPW-Lasso
  • 43. ساختار ریاضی Denoised IPW-Lasso
  • 44. مراحل اجرای Denoised IPW-Lasso
  • 45. مراحل تخمین احتمال برخورداری در Denoised IPW-Lasso
  • 46. استفاده از Lasso برای تخمین احتمال برخورداری
  • 47. مراحل وزن‌دهی معکوس احتمال در Denoised IPW-Lasso
  • 48. تنظیم پارامترهای Denoised IPW-Lasso
  • 49. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 50. انتخاب تعداد متغیرها در Denoised IPW-Lasso
  • 51. پیاده‌سازی Denoised IPW-Lasso با Python
  • 52. نصب کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 53. نوشتن کد برای Denoised IPW-Lasso
  • 54. مثال کاربردی با داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 55. تفسیر نتایج Denoised IPW-Lasso
  • 56. شناسایی متغیرهای مهم در CATE
  • 57. تحلیل حساسیت Denoised IPW-Lasso
  • 58. مقایسه Denoised IPW-Lasso با روش‌های دیگر
  • 59. مقایسه با IPW کلاسیک
  • 60. مقایسه با Lasso کلاسیک
  • 61. مقایسه با روش‌های یادگیری عمیق برای CATE
  • 62. کاربرد Denoised IPW-Lasso در آزمایش‌های تصادفی
  • 63. مطالعه موردی: کاربرد در پزشکی
  • 64. مطالعه موردی: کاربرد در اقتصاد
  • 65. مطالعه موردی: کاربرد در بازاریابی
  • 66. ارزیابی اعتبار نتایج
  • 67. آزمون فرض آماری برای CATE
  • 68. فاصله‌های اطمینان برای CATE
  • 69. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 70. ارزیابی عملکرد الگوریتم
  • 71. معیارهای ارزیابی CATE
  • 72. خطای میانگین مربعات (MSE) برای CATE
  • 73. شاخص R-squared برای CATE
  • 74. پایداری تخمین CATE
  • 75. توسعه‌های آینده Denoised IPW-Lasso
  • 76. مدل‌های پیچیده‌تر برای CATE
  • 77. مدل‌های زمانی برای CATE
  • 78. کاربرد Denoised IPW-Lasso در داده‌های ناهمگن
  • 79. کاربرد در داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 80. کاربرد در داده‌های با بعد بالا (High-dimensional Data)
  • 81. ارتباط Denoised IPW-Lasso با نظریه علّی (Causal Inference)
  • 82. اصول اساسی نظریه علّی
  • 83. شرط تعادل (Ignorability)
  • 84. شرط همپوشانی (Overlap)
  • 85. شرط انحصاری بودن (Exclusivity)
  • 86. کشف افراد پاسخگو (Responder Identification)
  • 87. نقش CATE در شناسایی افراد پاسخگو
  • 88. کاربرد Denoised IPW-Lasso برای شناسایی افراد پاسخگو
  • 89. مزایای شناسایی افراد پاسخگو
  • 90. پیاده‌سازی در سناریوهای واقعی
  • 91. انتخاب بهترین مداخله برای هر فرد
  • 92. تخصیص بهینه منابع
  • 93. ارزیابی سیاست‌ها با نگاهی به CATE
  • 94. نکات مهم در تفسیر نتایج
  • 95. سوءتفاهم‌های رایج در CATE
  • 96. محدودیت‌های اساسی روش
  • 97. ارتباط با سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین
  • 98. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و CATE
  • 99. درخت‌های تصمیم برای CATE
  • 100. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای CATE

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.