سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مسلط شدن بر پیش‌بینی سری‌های زمانی با ابعاد بالا: چهارچوب یکپارچه کاهش ابعاد دینامیکی

کتاب مسلط شدن بر پیش‌بینی سری‌های زمانی با ابعاد بالا: چهارچوب یکپارچه کاهش ابعاد دینامیکی

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 مسلط شدن بر پیش‌بینی سری‌های زمانی با ابعاد بالا: چهارچوب یکپارچه کاهش ابعاد دینامیکی

موضوع کلی: پیش‌بینی سری‌های زمانی

موضوع میانی: پیش‌بینی سری‌های زمانی با ابعاد بالا

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 2. اجزای یک سری زمانی: روند، فصلی بودن، چرخه و نویز
  • 3. مفهوم ایستانگری (Stationarity) و اهمیت آن
  • 4. آزمون‌های ایستانگری: دیکی-فولر و Kwiatkowski-Phillips
  • 5. مدل‌های خودرگرسیون (AR) و میانگین متحرک (MA)
  • 6. مدل‌های ترکیبی ARMA و ARIMA
  • 7. مدل‌های فصلی ARIMA (SARIMA)
  • 8. ورود به دنیای ابعاد بالا: سری‌های زمانی چند متغیره (MTS)
  • 9. مدل‌های خودرگرسیون برداری (VAR): مبانی
  • 10. چالش‌های پیش‌بینی با ابعاد بالا: نفرین ابعاد
  • 11. مشکل هم‌خطی و همبستگی کاذب در داده‌های با ابعاد بالا
  • 12. چرا روش‌های سنتی در ابعاد بالا شکست می‌خورند؟
  • 13. مروری بر رویکردهای مدرن برای پیش‌بینی سری‌های زمانی با ابعاد بالا
  • 14. معرفی مقاله الهام‌بخش: Forecasting High Dimensional Time Series with Dynamic Dimension Reduction
  • 15. فلسفه کاهش ابعاد: استخراج سیگنال از نویز
  • 16. مقدمه‌ای بر تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 17. مبانی ریاضی PCA: مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 18. تفسیر مولفه‌های اصلی و بارهای عاملی
  • 19. تحلیل عاملی (Factor Analysis) و تفاوت آن با PCA
  • 20. مدل‌های عاملی ایستا (Static Factor Models)
  • 21. استخراج عوامل مشترک در داده‌های ایستا
  • 22. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های عاملی ایستا
  • 23. مدل‌های خودرگرسیون برداری عاملی افزوده (FAVAR)
  • 24. گام‌های پیاده‌سازی یک مدل FAVAR
  • 25. پیش‌بینی عوامل پنهان (Latent Factors)
  • 26. بازسازی پیش‌بینی برای متغیرهای اصلی
  • 27. محدودیت‌های رویکردهای ایستا در کاهش ابعاد
  • 28. مفهوم دینامیک و پارامترهای متغیر با زمان
  • 29. چرا کاهش ابعاد باید "دینامیک" باشد؟
  • 30. معرفی چهارچوب یکپارچه کاهش ابعاد دینامیکی
  • 31. مقدمه‌ای بر مدل‌های فضای حالت (State-Space Models)
  • 32. معادله حالت (State Equation) و تکامل سیستم
  • 33. معادله مشاهده (Observation Equation) و ارتباط با داده‌ها
  • 34. فیلتر کالمن (Kalman Filter): شهود و منطق
  • 35. الگوریتم فیلتر کالمن: گام پیش‌بینی (Prediction Step)
  • 36. الگوریتم فیلتر کالمن: گام به‌روزرسانی (Update Step)
  • 37. هموارساز کالمن (Kalman Smoother) برای تخمین بهتر حالت‌ها
  • 38. مدل‌های عاملی دینامیکی (Dynamic Factor Models - DFM)
  • 39. فرمول‌بندی DFM در قالب مدل فضای حالت
  • 40. تکامل دینامیکی عوامل: مشخص‌سازی معادله حالت
  • 41. ارتباط عوامل با مشاهدات: مشخص‌سازی معادله مشاهده
  • 42. مفهوم بارهای عاملی (Factor Loadings) متغیر با زمان
  • 43. چرا بارهای عاملی متغیر با زمان اهمیت دارند؟
  • 44. ساختار مدل پیشنهادی مقاله: یکپارچه‌سازی دینامیک
  • 45. تخمین پارامترها در مدل‌های فضای حالت
  • 46. رویکرد بیشینه درستنمایی (Maximum Likelihood Estimation)
  • 47. الگوریتم امید ریاضی-بیشینه‌سازی (Expectation-Maximization - EM)
  • 48. معرفی الگوریتم EM برای تخمین DFM
  • 49. گام E در الگوریتم EM: استخراج عوامل با فیلتر و هموارساز کالمن
  • 50. گام M در الگوریتم EM: به‌روزرسانی پارامترهای مدل
  • 51. پیاده‌سازی محاسباتی الگوریتم EM
  • 52. پردازش داده‌های ناقص (Missing Data) در چهارچوب DFM
  • 53. انتخاب تعداد عوامل دینامیکی: معیارهای اطلاعاتی
  • 54. آزمون‌های تشخیصی برای مدل‌های عاملی دینامیکی
  • 55. تحلیل باقی‌مانده‌ها و ارزیابی کیفیت مدل
  • 56. تفسیر عوامل دینامیکی استخراج‌شده
  • 57. پیش‌بینی با مدل عاملی دینامیکی: یک فرآیند گام به گام
  • 58. تولید پیش‌بینی‌های چند مرحله‌ای (Multi-step Ahead Forecasts)
  • 59. محاسبه بازه‌های اطمینان برای پیش‌بینی‌ها
  • 60. ارزیابی دقت پیش‌بینی: معیارهای MAE, RMSE, MAPE
  • 61. مقایسه عملکرد DFM با مدل‌های سنتی (ARIMA, VAR)
  • 62. مقایسه عملکرد DFM با مدل‌های عاملی ایستا (FAVAR)
  • 63. مطالعه موردی: پیش‌بینی شاخص‌های اقتصاد کلان
  • 64. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی DFM
  • 65. پیاده‌سازی مدل DFM بر روی داده‌های واقعی
  • 66. تحلیل نتایج پیش‌بینی و تفسیر اقتصادی
  • 67. گسترش مدل: عوامل مشاهده‌پذیر و غیرقابل مشاهده
  • 68. گسترش مدل به ناخطی بودن (Non-linear Extensions)
  • 69. مدل‌های عاملی دینامیکی با تغییر رژیم مارکوف (Markov-Switching DFM)
  • 70. تحلیل ساختاری با DFM: توابع واکنش آنی (Impulse Response Functions)
  • 71. تجزیه واریانس خطای پیش‌بینی (Forecast Error Variance Decomposition)
  • 72. شناسایی شوک‌های ساختاری در مدل‌های DFM
  • 73. کاربرد DFM در امور مالی: پیش‌بینی بازده دارایی‌ها
  • 74. کاربرد DFM در علوم آب و هوا: تحلیل الگوهای اقلیمی
  • 75. کاربرد DFM در بازاریابی: پیش‌بینی تقاضا
  • 76. مدل‌های بیزی برای تخمین DFM
  • 77. نمونه‌گیری گیبز (Gibbs Sampling) برای DFM
  • 78. مزایا و معایب رویکردهای بیزی در مقابل درستنمایی
  • 79. مقایسه DFM با رویکردهای یادگیری ماشین
  • 80. مقایسه DFM با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 81. مقایسه DFM با مدل‌های مبتنی بر درخت مانند XGBoost
  • 82. ترکیب DFM با مدل‌های دیگر برای پیش‌بینی ترکیبی (Hybrid Forecasting)
  • 83. چالش‌های محاسباتی در تخمین مدل‌های DFM با ابعاد بسیار بالا
  • 84. روش‌های تقریبی برای تسریع محاسبات
  • 85. مفهوم پراکندگی (Sparsity) در بارهای عاملی
  • 86. مدل‌های عاملی دینامیکی پراکنده (Sparse DFM)
  • 87. پیاده‌سازی در پایتون: کتابخانه‌های کلیدی (statsmodels, pykalman)
  • 88. ساختار داده‌ها و پیش‌پردازش در پایتون
  • 89. پیاده‌سازی فیلتر کالمن از ابتدا در پایتون
  • 90. پیاده‌سازی یک مدل DFM ساده در پایتون
  • 91. پیاده‌سازی در R: بسته‌های کاربردی (MARSS, KFS)
  • 92. مطالعه موردی جامع: از داده خام تا پیش‌بینی نهایی
  • 93. انتخاب متغیرها و ساخت پایگاه داده
  • 94. اعمال تبدیل‌های لازم برای ایستانگری
  • 95. اجرای مدل و تحلیل خروجی‌ها
  • 96. بصری‌سازی عوامل دینامیکی و بارهای عاملی
  • 97. ارائه نتایج پیش‌بینی به ذینفعان
  • 98. بهترین شیوه‌ها در مدل‌سازی سری‌های زمانی با ابعاد بالا
  • 99. دام‌های متداول و نحوه اجتناب از آنها
  • 100. مروری بر جدیدترین پیشرفت‌ها در این حوزه

📚 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.