, ,

کتاب روش‌های بهینه‌سازی مخروطی برای تخمین مدل‌های لوژیت چندگانه و تو در تو

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 روش‌های بهینه‌سازی مخروطی برای تخمین مدل‌های لوژیت چندگانه و تو در تو

موضوع کلی: بهینه‌سازی مقید در انتخاب گسسته

موضوع میانی: بهینه‌سازی مخروطی برای مدل‌های انتخاب گسسته

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی انتخاب گسسته و مدل‌های لوژیت
  • 2. مروری بر مدل‌های انتخاب گسسته
  • 3. مدل لوژیت چندگانه (MNL)
  • 4. فرض‌های اساسی مدل MNL
  • 5. استقلال گزینه‌های نامربوط (IIA) و پیامدهای آن
  • 6. مدل لوژیت تو در تو (NL)
  • 7. ساختار و تعریف مدل NL
  • 8. مزایا و معایب مدل‌های NL
  • 9. آشنایی با داده‌های انتخاب گسسته
  • 10. معرفی نرم‌افزارهای مورد استفاده در انتخاب گسسته
  • 11. بررسی اجمالی مقاله "On the Estimation of Multinomial Logit and Nested Logit Models: A Conic Optimization Approach"
  • 12. مروری بر بهینه‌سازی مقید
  • 13. مفاهیم اساسی بهینه‌سازی محدب
  • 14. بهینه‌سازی مخروطی: مفاهیم و تعاریف
  • 15. انواع مخروط‌ها (مثلاً مخروط‌های مثبت، لوزی، هذلولی)
  • 16. بهینه‌سازی مخروطی نیمه‌معین (SDP)
  • 17. بهینه‌سازی مخروطی مرتبه دوم (SOCP)
  • 18. دوگانگی در بهینه‌سازی مخروطی
  • 19. شرایط کاروش-کان-تاکر (KKT)
  • 20. روش‌های حل بهینه‌سازی مخروطی
  • 21. نرم‌افزارهای حل‌کننده بهینه‌سازی مخروطی (مثلاً MOSEK، SeDuMi)
  • 22. معرفی نرم‌افزار CVX
  • 23. بازبینی ریاضیات مورد نیاز (جبر خطی، آنالیز محدب)
  • 24. مدل‌های لوژیت و فرمول‌بندی احتمال
  • 25. توابع مطلوبیت تصادفی
  • 26. متغیرهای مشاهده‌پذیر و تصادفی
  • 27. رابطه بین تابع احتمال و پارامترهای مدل
  • 28. روش‌های تخمین پارامتر در مدل‌های لوژیت
  • 29. روش بیشینه‌سازی درست‌نمایی (MLE)
  • 30. مشکلات بهینه‌سازی در MLE برای مدل‌های لوژیت
  • 31. معرفی تابع درست‌نمایی (Likelihood Function)
  • 32. محاسبه تابع درست‌نمایی برای MNL
  • 33. محاسبه تابع درست‌نمایی برای NL
  • 34. مشتق‌گیری از تابع درست‌نمایی
  • 35. آشنایی با ماتریس اطلاعات فیشر
  • 36. بهینه‌سازی محدب در مدل‌های انتخاب گسسته
  • 37. چرا بهینه‌سازی محدب می‌تواند مفید باشد؟
  • 38. معرفی تغییر متغیرها و فرمول‌بندی مجدد مدل
  • 39. فرمول‌بندی مدل‌های MNL و NL به عنوان مسائل بهینه‌سازی محدب
  • 40. تبدیل مدل‌های MNL و NL به مسائل SOCP
  • 41. استفاده از بهینه‌سازی مخروطی برای مقابله با مشکلات IIA
  • 42. مروری بر مسائل بهینه‌سازی مخروطی مورد استفاده در مقاله
  • 43. مدل MNL و فرمول‌بندی SOCP
  • 44. مدل NL و فرمول‌بندی SOCP
  • 45. تعریف متغیرهای بهینه‌سازی
  • 46. قیدهای بهینه‌سازی
  • 47. توابع هدف
  • 48. تفسیر راه‌حل بهینه‌سازی
  • 49. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی مخروطی
  • 50. نحوه استفاده از نرم‌افزار CVX برای حل مسائل
  • 51. مثال‌های کاربردی: پیاده‌سازی MNL با استفاده از CVX
  • 52. مثال‌های کاربردی: پیاده‌سازی NL با استفاده از CVX
  • 53. بهبود سرعت و دقت بهینه‌سازی
  • 54. کاهش ابعاد مسئله
  • 55. استفاده از تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها
  • 56. انتخاب مناسب solver
  • 57. اعتبارسنجی مدل
  • 58. آزمون نیکویی برازش (Goodness-of-fit tests)
  • 59. ضریب تعیین کاذب (Pseudo R-squared)
  • 60. معیارهای ارزیابی مدل
  • 61. مقایسه مدل‌های MNL و NL
  • 62. آزمون نسبت درست‌نمایی (Likelihood Ratio Test)
  • 63. مقایسه مدل‌های با استفاده از اطلاعات آکائیکه (AIC) و اطلاعات بیزی (BIC)
  • 64. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 65. تفسیر ضرایب مدل
  • 66. بررسی تاثیر متغیرها بر احتمال انتخاب
  • 67. تحلیل پیامدهای سیاست‌گذاری
  • 68. مدل‌های پیشرفته‌تر: مروری
  • 69. مدل‌های Mixture Logit
  • 70. مدل‌های Random Parameters Logit (RPL)
  • 71. مدل‌های Hybrid Choice Models
  • 72. بهینه‌سازی مخروطی برای مدل‌های پیشرفته
  • 73. چالش‌ها و راه‌حل‌ها در بهینه‌سازی مسائل بزرگ
  • 74. مقایسه روش‌های بهینه‌سازی: MLE در مقابل بهینه‌سازی مخروطی
  • 75. مزایا و معایب استفاده از بهینه‌سازی مخروطی
  • 76. کارایی محاسباتی و زمان اجرا
  • 77. دقت و پایداری راه‌حل‌ها
  • 78. کارهایی که باید از آن‌ها اجتناب کرد
  • 79. خطاهای رایج در پیاده‌سازی
  • 80. مشکلات مربوط به مقیاس داده‌ها
  • 81. نحوه برخورد با داده‌های گمشده
  • 82. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های واقعی انتخاب گسسته
  • 83. انتخاب مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 84. پیاده‌سازی مدل‌های MNL و NL با استفاده از بهینه‌سازی مخروطی
  • 85. نتایج و تفسیرها
  • 86. مقایسه نتایج با روش‌های MLE سنتی
  • 87. ارائه نتایج و نتیجه‌گیری
  • 88. نوشتن گزارش
  • 89. ارائه یافته‌ها
  • 90. نتیجه‌گیری و پیشنهادات برای تحقیقات آتی
  • 91. اصلاح مدل‌ها و بهبود آن‌ها
  • 92. آینده بهینه‌سازی مخروطی در انتخاب گسسته
  • 93. تحقیقات آتی و فرصت‌های جدید
  • 94. نقش هوش مصنوعی در مدل‌های انتخاب گسسته
  • 95. توسعه‌های اخیر در بهینه‌سازی مخروطی
  • 96. منابع و مقالات مرتبط
  • 97. آموزش گام به گام استفاده از نرم‌افزار CVX و سایر نرم‌افزارهای حل‌کننده
  • 98. تمرین‌های عملی برای دانشجویان
  • 99. چالش‌ها و راه‌حل‌ها در دنیای واقعی
  • 100. نکات کلیدی و خلاصه‌ای از دوره

📚 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 روش‌های بهینه‌سازی مخروطی برای تخمین مدل‌های لوژیت چندگانه و تو در تو”

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

پیمایش به بالا