کتاب تحلیل پیشرفته تفاوت در تفاوت‌ها: روش‌های مقاوم برای مدیریت داده‌های گمشده
, ,

کتاب تحلیل پیشرفته تفاوت در تفاوت‌ها: روش‌های مقاوم برای مدیریت داده‌های گمشده

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000013492 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 تحلیل پیشرفته تفاوت در تفاوت‌ها: روش‌های مقاوم برای مدیریت داده‌های گمشده

موضوع کلی: استنتاج علی

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته در تحلیل تفاوت در تفاوت‌ها (DiD)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر استنتاج علی و اهمیت آن
  • 2. مبانی روش تفاوت در تفاوت‌ها (DiD)
  • 3. فرضیات کلیدی روش DiD و تهدیدات اعتبار
  • 4. انواع مختلف متغیرهای وابسته در DiD
  • 5. طراحی مطالعه DiD: انتخاب گروه‌های کنترل و مداخله
  • 6. متغیرهای کمکی و نقش آنها در DiD
  • 7. آشنایی با مفهوم داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 8. انواع مکانیزم‌های گمشده‌سازی (Missing Data Mechanisms)
  • 9. اثرات تورش ناشی از داده‌های گمشده در DiD
  • 10. روش‌های سنتی برخورد با داده‌های گمشده (Listwise Deletion, Imputation)
  • 11. محدودیت‌های روش‌های سنتی در DiD با داده‌های گمشده
  • 12. مقدمه‌ای بر روش‌های وزن‌دهی در DiD
  • 13. وزن‌دهی احتمال معکوس (Inverse Probability Weighting – IPW)
  • 14. محاسبه احتمال معکوس در داده‌های گمشده
  • 15. اجرای IPW در DiD با استفاده از رگرسیون لجستیک
  • 16. ارزیابی و تشخیص وزن‌های بسیار بزرگ در IPW
  • 17. روش‌های اصلاح وزن‌ها برای جلوگیری از ناپایداری
  • 18. مقدمه‌ای بر روش‌های انتساب چندگانه (Multiple Imputation – MI)
  • 19. ایجاد چندین مجموعه داده با استفاده از MI
  • 20. مدل‌های انتساب در MI: رگرسیون خطی، لجستیک و غیره
  • 21. ترکیب نتایج حاصل از مجموعه‌های داده انتساب شده
  • 22. ارزیابی کیفیت انتساب‌ها در MI
  • 23. DiD با متغیر وابسته پیوسته و داده‌های گمشده: IPW و MI
  • 24. DiD با متغیر وابسته باینری و داده‌های گمشده: IPW و MI
  • 25. DiD با متغیر وابسته شمارشی و داده‌های گمشده: IPW و MI
  • 26. DiD با متغیر وابسته زمان بقا و داده‌های گمشده: IPW و MI
  • 27. انتخاب بهترین روش برخورد با داده‌های گمشده: IPW یا MI؟
  • 28. تحلیل حساسیت: بررسی robustness نتایج در برابر فرض‌های داده‌های گمشده
  • 29. بررسی تاثیر متغیرهای کمکی بر نتایج DiD با داده‌های گمشده
  • 30. تعامل متغیرهای کمکی و متغیر مداخله در DiD
  • 31. استفاده از روش‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی داده‌های گمشده
  • 32. روش‌های درخت تصمیم برای انتساب داده‌های گمشده
  • 33. شبکه‌های عصبی برای انتساب داده‌های گمشده در DiD
  • 34. مقایسه عملکرد روش‌های یادگیری ماشین با IPW و MI
  • 35. تعیین متغیرهای کمکی مهم با استفاده از روش‌های انتخاب ویژگی
  • 36. DiD با گروه‌های متعدد و داده‌های گمشده
  • 37. DiD با دوره‌های زمانی متعدد و داده‌های گمشده
  • 38. DiD با اثرات درمانی ناهمگن (Heterogeneous Treatment Effects) و داده‌های گمشده
  • 39. مدل‌های اثرات ثابت (Fixed Effects Models) در DiD با داده‌های گمشده
  • 40. مدل‌های اثرات تصادفی (Random Effects Models) در DiD با داده‌های گمشده
  • 41. مقایسه اثرات ثابت و تصادفی در DiD با داده‌های گمشده
  • 42. DiD با داده‌های پانل (Panel Data) و داده‌های گمشده
  • 43. روش‌های برخورد با داده‌های گمشده در داده‌های پانل
  • 44. تحلیل کوهورت (Cohort Analysis) در DiD با داده‌های گمشده
  • 45. روش‌های بوت استرپ (Bootstrap) برای تخمین خطای استاندارد در DiD با داده‌های گمشده
  • 46. روش‌های جکنایف (Jackknife) برای تخمین خطای استاندارد در DiD با داده‌های گمشده
  • 47. DiD با داده‌های مکانی (Spatial Data) و داده‌های گمشده
  • 48. ملاحظات مکانی در برخورد با داده‌های گمشده در DiD
  • 49. روش‌های برخورد با داده‌های گمشده در مدل‌های رگرسیون مکانی
  • 50. روش‌های DiD شبه آزمایشی (Quasi-Experimental) و داده‌های گمشده
  • 51. DiD مصنوعی (Synthetic DiD) و داده‌های گمشده
  • 52. روش‌های برخورد با داده‌های گمشده در DiD مصنوعی
  • 53. روش‌های تطبیق (Matching) در DiD با داده‌های گمشده
  • 54. تطبیق بر اساس نزدیک‌ترین همسایه (Nearest Neighbor Matching) با داده‌های گمشده
  • 55. تطبیق بر اساس نمره گرایش (Propensity Score Matching) با داده‌های گمشده
  • 56. DiD با داده‌های سانسور شده (Censored Data) و داده‌های گمشده
  • 57. روش‌های برخورد با داده‌های گمشده در داده‌های سانسور شده
  • 58. DiD با داده‌های کوتاه شده (Truncated Data) و داده‌های گمشده
  • 59. روش‌های برخورد با داده‌های گمشده در داده‌های کوتاه شده
  • 60. اعتبارسنجی نتایج DiD با استفاده از داده‌های خارجی
  • 61. مقایسه نتایج DiD با سایر روش‌های استنتاج علی
  • 62. روش‌های برخورد با همخطی (Multicollinearity) در DiD با داده‌های گمشده
  • 63. روش‌های برخورد با خودهمبستگی (Autocorrelation) در DiD با داده‌های گمشده
  • 64. روش‌های برخورد با ناهمسانی واریانس (Heteroscedasticity) در DiD با داده‌های گمشده
  • 65. DiD با داده‌های بزرگ (Big Data) و داده‌های گمشده
  • 66. مقیاس‌پذیری روش‌های IPW و MI برای داده‌های بزرگ
  • 67. استفاده از چارچوب‌های محاسباتی توزیع شده برای DiD با داده‌های بزرگ
  • 68. DiD با داده‌های متنی (Text Data) و داده‌های گمشده
  • 69. استفاده از تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در DiD با داده‌های گمشده
  • 70. DiD با داده‌های تصویری (Image Data) و داده‌های گمشده
  • 71. استفاده از یادگیری عمیق برای استخراج ویژگی‌ها از تصاویر در DiD با داده‌های گمشده
  • 72. نرم‌افزارهای آماری برای اجرای DiD با داده‌های گمشده (R, Stata, Python)
  • 73. نوشتن کد برای IPW و MI در R
  • 74. نوشتن کد برای IPW و MI در Stata
  • 75. نوشتن کد برای IPW و MI در Python
  • 76. اشکال‌زدایی کد DiD با داده‌های گمشده
  • 77. بهینه‌سازی کد DiD برای سرعت و کارایی
  • 78. گزارش نتایج DiD با داده‌های گمشده
  • 79. تفسیر نتایج DiD با داده‌های گمشده
  • 80. محدودیت‌های مطالعات DiD با داده‌های گمشده
  • 81. اخلاق در استنتاج علی با داده‌های گمشده
  • 82. کاربردهای DiD با داده‌های گمشده در سیاست‌گذاری عمومی
  • 83. کاربردهای DiD با داده‌های گمشده در اقتصاد
  • 84. کاربردهای DiD با داده‌های گمشده در بهداشت و درمان
  • 85. کاربردهای DiD با داده‌های گمشده در آموزش و پرورش
  • 86. کاربردهای DiD با داده‌های گمشده در علوم اجتماعی
  • 87. مباحث پیشرفته در DiD با داده‌های گمشده
  • 88. تحقیقات جاری در زمینه DiD با داده‌های گمشده
  • 89. چالش‌های پیش روی DiD با داده‌های گمشده
  • 90. جهت‌گیری‌های آینده در DiD با داده‌های گمشده
  • 91. ترکیب DiD با سایر روش‌های استنتاج علی
  • 92. رویکردهای بیزی (Bayesian Approaches) در DiD با داده‌های گمشده
  • 93. استفاده از اطلاعات قبل (Prior Information) در DiD با داده‌های گمشده
  • 94. DiD با داده‌های گمشده غیر تصادفی (Non-Random Missing Data)
  • 95. روش‌های برخورد با داده‌های گمشده غیر تصادفی
  • 96. ارزیابی فرضیه قابل چشم‌پوشی (Ignorability Assumption)
  • 97. آزمون‌های تشخیصی برای داده‌های گمشده غیر تصادفی
  • 98. روش‌های مدل‌سازی انتخاب (Selection Models)
  • 99. روش‌های مدل‌سازی الگو مخلوط (Pattern Mixture Models)
  • 100. تحلیل اعتبار درونی و بیرونی در DiD با داده‌های گمشده

📚 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 تحلیل پیشرفته تفاوت در تفاوت‌ها: روش‌های مقاوم برای مدیریت داده‌های گمشده”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا