سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌های خودرگرسیون عدد-صحیح ماتریسی: رویکردی نوین در تحلیل سری‌های زمانی داده‌های ماتریسی

کتاب مدل‌های خودرگرسیون عدد-صحیح ماتریسی: رویکردی نوین در تحلیل سری‌های زمانی داده‌های ماتریسی

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 مدل‌های خودرگرسیون عدد-صحیح ماتریسی: رویکردی نوین در تحلیل سری‌های زمانی داده‌های ماتریسی

موضوع کلی: مدل‌سازی سری‌های زمانی چندمتغیره

موضوع میانی: مدل‌های خودرگرسیون عدد-صحیح چندمتغیره

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و اهمیت مدل‌سازی چندمتغیره
  • 2. تعریف سری زمانی چندمتغیره
  • 3. کاربرد سری‌های زمانی چندمتغیره در علوم مختلف
  • 4. چالش‌های مدل‌سازی سری‌های زمانی چندمتغیره
  • 5. مقدمه‌ای بر داده‌های عدد-صحیح و ویژگی‌های آن‌ها
  • 6. مدل‌های سری زمانی با مقادیر عدد-صحیح (integer-valued time series)
  • 7. اهمیت مدل‌سازی داده‌های عدد-صحیح شمارشی
  • 8. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی ماتریسی (Matrix-variate time series)
  • 9. تعریف و ویژگی‌های داده‌های ماتریسی
  • 10. کاربردهای سری‌های زمانی ماتریسی
  • 11. چالش‌های مدل‌سازی سری‌های زمانی ماتریسی
  • 12. نیاز به مدل‌های ترکیبی: عدد-صحیح و ماتریسی
  • 13. مقدمه‌ای بر فرآیندهای خودرگرسیون (AR)
  • 14. مدل‌های AR تک‌متغیره کلاسیک (AR(p))
  • 15. مفاهیم پایه در فرآیندهای AR: وایت نویز، ایستا بودن
  • 16. تعریف خودرگرسیون خطی (linear autoregression)
  • 17. محدودیت‌های مدل‌های AR خطی برای داده‌های غیرخطی
  • 18. مقدمه‌ای بر فرآیندهای خودرگرسیون چندمتغیره (VAR)
  • 19. مدل‌های VAR تک‌متغیره کلاسیک (VAR(p))
  • 20. مفاهیم پایه در فرآیندهای VAR: ایستا بودن چندمتغیره، کای-اسکوئر
  • 21. ماتریس کوواریانس در مدل‌های VAR
  • 22. تعیین مرتبه مدل VAR
  • 23. استیمیت مدل VAR
  • 24. چالش‌های مدل‌سازی VAR برای داده‌های مقادیر صحیح
  • 25. مقدمه‌ای بر فرآیندهای خودرگرسیون عدد-صحیح (INAR)
  • 26. مدل‌های INAR تک‌متغیره (INAR(p))
  • 27. انواع عملیات در مدل‌های INAR: عملگر شیفت، عملگر ضرب
  • 28. مفهوم "interger-valued" در مدل‌های INAR
  • 29. تعریف فرآیند INAR(1)
  • 30. خاصیت ایستا بودن فرآیند INAR
  • 31. نحوه برازش مدل INAR
  • 32. مشکلات مدل‌سازی INAR در ابعاد بالا
  • 33. مقدمه‌ای بر فرآیندهای خودرگرسیون عدد-صحیح چندمتغیره (MINAR)
  • 34. ضرورت توسعه مدل‌های INAR برای داده‌های چندمتغیره
  • 35. چالش‌های مستقیم تعمیم مدل‌های INAR به چندمتغیره
  • 36. معرفی مدل‌های ماتریسی-مقدار (Matrix-variate)
  • 37. تعریف فرآیندهای ماتریسی-مقدار
  • 38. ویژگی‌های احتمالی توزیع‌های ماتریسی-مقدار
  • 39. عملگرهای ماتریسی لازم برای مدل‌سازی
  • 40. ورود به مقاله "Matrix-variate integer-valued autoregressive processes"
  • 41. هدف اصلی و نوآوری مقاله
  • 42. معرفی مفاهیم کلیدی در مقاله
  • 43. تعریف فرآیند خودرگرسیون عدد-صحیح ماتریسی-مقدار (M-I-VAR)
  • 44. ساختار ریاضی مدل M-I-VAR
  • 45. تعریف عملگرهای ماتریسی در مدل M-I-VAR
  • 46. فرمول‌بندی ریاضی مدل M-I-VAR
  • 47. بررسی مفاهیم مرتبط با توزیع‌های شرطی در مدل M-I-VAR
  • 48. مفهوم وایت نویز ماتریسی-مقدار در مدل M-I-VAR
  • 49. شرایط ایستا بودن برای فرآیندهای M-I-VAR
  • 50. اثبات شرط ایستا بودن در مدل M-I-VAR
  • 51. روش‌های استیمیت پارامترهای مدل M-I-VAR
  • 52. شرح الگوریتم‌های برازش (fitting algorithms)
  • 53. روش‌های حداکثر درستنمایی (Maximum Likelihood Estimation)
  • 54. استیمیت شرطی و استیمیت بی‌قید (conditional vs unconditional estimation)
  • 55. بررسی خواص آماری استیمیتورها
  • 56. روش‌های جایگزین برای برازش مدل M-I-VAR
  • 57. ارزیابی مدل M-I-VAR
  • 58. معیارهای انتخاب مدل (Model selection criteria)
  • 59. مانند AIC، BIC برای مدل‌های M-I-VAR
  • 60. تست تشخیصی (Diagnostic checking)
  • 61. بررسی باقی‌مانده‌ها (residuals) در مدل M-I-VAR
  • 62. مقایسه مدل M-I-VAR با مدل‌های کلاسیک VAR و INAR
  • 63. تفاوت‌های اساسی و مزایای M-I-VAR
  • 64. کاربردهای عملی مدل M-I-VAR
  • 65. مثال‌های کاربردی از داده‌های ماتریسی-مقدار عدد-صحیح
  • 66. تحلیل سری‌های زمانی در زیست‌شناسی، اقتصاد، بازاریابی با M-I-VAR
  • 67. تفسیر پارامترهای مدل M-I-VAR در کاربردها
  • 68. تجزیه و تحلیل داده‌های تصویر (Image data) با رویکرد M-I-VAR
  • 69. تجزیه و تحلیل داده‌های متنی (Text data) با رویکرد M-I-VAR
  • 70. مطالعه موردی (Case Study) با استفاده از داده‌های واقعی
  • 71. پیاده‌سازی مدل M-I-VAR با نرم‌افزارهای آماری (R, Python)
  • 72. نوشتن کد برای برازش و تحلیل مدل M-I-VAR
  • 73. بررسی کتابخانه‌های موجود و یا نحوه پیاده‌سازی از ابتدا
  • 74. پیش‌بینی (Forecasting) با استفاده از مدل M-I-VAR
  • 75. نحوه تولید پیش‌بینی‌های نقطه‌ای و فاصله‌ای
  • 76. ارزیابی دقت پیش‌بینی
  • 77. توسعه مدل‌های M-I-VAR
  • 78. مدل‌های M-I-VAR(p) با مرتبه بالاتر
  • 79. معرفی مدل‌های غیرخطی M-I-VAR
  • 80. مدل‌های M-I-VAR با اثرات خارجی (exogenous variables)
  • 81. مدل‌های M-I-VAR ساختاری (structural M-I-VAR)
  • 82. مفاهیم پیشرفته مرتبط با مدل‌های M-I-VAR
  • 83. تئوری‌های مربوط به احتمالات ماتریسی
  • 84. فیلتر کالمن (Kalman filter) و تطبیق آن با مدل‌های M-I-VAR
  • 85. روش‌های مونت کارلو (Monte Carlo methods) برای شبیه‌سازی M-I-VAR
  • 86. مباحث مرتبط با داده‌های پانلی (Panel data) با ساختار ماتریسی-مقدار عدد-صحیح
  • 87. فرآیندهای M-I-VAR با وابستگی‌های زمانی و مقطعی
  • 88. مقایسه با سایر مدل‌های سری زمانی ماتریسی-مقدار
  • 89. مقایسه با مدل‌های VAR چندمتغیره کلاسیک
  • 90. مقایسه با مدل‌های سری زمانی عدد-صحیح چندمتغیره
  • 91. مزایای نسبی مدل M-I-VAR در شرایط خاص
  • 92. چالش‌های تحقیقاتی آینده در زمینه M-I-VAR
  • 93. کاربردهای نوین و کمتر کاوش شده
  • 94. توسعه روش‌های تشخیصی قوی‌تر
  • 95. بررسی خواص آماری دقیق‌تر استیمیتورها
  • 96. معرفی مقالات مرتبط و پیشرو در این زمینه
  • 97. جمع‌بندی و مرور کلی دوره
  • 98. خلاصه مفاهیم کلیدی آموخته شده
  • 99. مسیرهای آینده برای یادگیری عمیق‌تر
  • 100. نکات کلیدی و توصیه‌ها برای پژوهشگران

📚 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.