سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کشف الگوها با فاصله آماری و ماتریس کوواریانس: راهنمای عملی تحلیل داده‌های چندمتغیره

کتاب کشف الگوها با فاصله آماری و ماتریس کوواریانس: راهنمای عملی تحلیل داده‌های چندمتغیره

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 الگوها با فاصله آماری و ماتریس کوواریانس: راهنمای عملی تحلیل داده‌های چندمتغیره

موضوع کلی: آمار محاسباتی

موضوع میانی: تحلیل آماری چندمتغیره محاسباتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های چندمتغیره
  • 2. چرا آمار محاسباتی؟ تاریخچه و تکامل
  • 3. الهام از گذشته: درس‌هایی از برنامه FORTRAN IV
  • 4. مفاهیم بنیادی: جمعیت، نمونه و متغیر
  • 5. بردارها و ماتریس‌ها: زبان داده‌های چندمتغیره
  • 6. مروری بر آمار توصیفی تک‌متغیره: میانگین و واریانس
  • 7. انواع داده‌های چندمتغیره و ساختار آن‌ها
  • 8. مفهوم فضای متغیری و ابر داده (Data Cloud)
  • 9. مقدمه‌ای بر جبر خطی برای آمار: بردار میانگین
  • 10. مقدمه‌ای بر جبر خطی برای آمار: ترانهاده و ضرب ماتریس
  • 11. تجسم داده‌های چندمتغیره: نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 12. ماتریس نمودارهای پراکندگی (Scatter Plot Matrix)
  • 13. کوواریانس: سنجش رابطه خطی بین دو متغیر
  • 14. ضریب همبستگی پیرسون: نرمال‌سازی کوواریانس
  • 15. تفاوت بین کوواریانس و همبستگی
  • 16. ساخت ماتریس کوواریانس نمونه
  • 17. ساخت ماتریس همبستگی نمونه
  • 18. ویژگی‌های ماتریس کوواریانس: تقارن و مثبت نیمه‌معین بودن
  • 19. تخمین ماتریس کوواریانس جمعیت
  • 20. تخمین‌گرهای بایاس و بدون بایاس برای کوواریانس
  • 21. تفسیر هندسی ماتریس کوواریانس: بیضی‌های داده
  • 22. توزیع نرمال چندمتغیره: سنگ بنای تحلیل کلاسیک
  • 23. پارامترهای توزیع نرمال چندمتغیره: بردار میانگین و ماتریس کوواریانس
  • 24. خطوط تراز (Contours) در توزیع نرمال چندمتغیره
  • 25. مفهوم فاصله در آمار
  • 26. فاصله اقلیدسی: محدودیت‌ها و چالش‌ها در فضای چندمتغیره
  • 27. چرا فاصله اقلیدسی به تنهایی کافی نیست؟ تأثیر مقیاس و همبستگی
  • 28. معرفی فاصله آماری تعمیم‌یافته
  • 29. فاصله ماهالانوبیس: تعریف و فرمول‌بندی
  • 30. نقش ماتریس کوواریانس در فاصله ماهالانوبیس
  • 31. وارون ماتریس کوواریانس: مفهوم و محاسبه
  • 32. تفسیر فاصله ماهالانوبیس: فاصله در فضای تبدیل‌شده
  • 33. ویژگی‌های کلیدی فاصله ماهالانوبیس: عدم حساسیت به مقیاس
  • 34. ویژگی‌های کلیدی فاصله ماهالانوبیس: در نظر گرفتن همبستگی
  • 35. محاسبه فاصله یک نقطه از مرکز یک توزیع
  • 36. محاسبه فاصله بین دو جمعیت (گروه)
  • 37. کاربرد فاصله آماری در شناسایی داده‌های پرت (Outliers)
  • 38. آستانه تشخیص داده‌های پرت با استفاده از توزیع کای-دو
  • 39. مبانی الگوریتمی: ساختار یک برنامه تحلیل آماری
  • 40. ورودی و خروجی داده‌ها: قالب‌بندی و آماده‌سازی
  • 41. پیش‌پردازش داده‌ها: مرکزیت‌دهی (Centering) و استانداردسازی
  • 42. پیاده‌سازی محاسبات بردار میانگین و ماتریس کوواریانس
  • 43. چالش‌های عددی در محاسبه وارون ماتریس: تکینگی و وضعیت نامناسب
  • 44. تجزیه مقادیر ویژه (Eigen-decomposition) ماتریس کوواریانس
  • 45. مقادیر ویژه (Eigenvalues): واریانس در امتداد محورهای اصلی
  • 46. بردارهای ویژه (Eigenvectors): جهت محورهای اصلی
  • 47. تفسیر هندسی مقادیر و بردارهای ویژه
  • 48. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) به عنوان کاربرد تجزیه مقادیر ویژه
  • 49. کاهش ابعاد با استفاده از PCA
  • 50. انتخاب تعداد مؤلفه‌های اصلی
  • 51. بازسازی داده‌ها از مؤلفه‌های اصلی
  • 52. تحلیل ماتریس‌های کوواریانس: آزمون فرض برای یک ماتریس
  • 53. توزیع ویشارت (Wishart Distribution): توزیع نمونه‌گیری ماتریس کوواریانس
  • 54. آزمون فرض برای برابری یک ماتریس کوواریانس با یک ماتریس مشخص
  • 55. تحلیل برابری ماتریس‌های کوواریانس بین چند گروه
  • 56. آزمون M باکس (Box's M-test): مبانی و فرضیات
  • 57. پیاده‌سازی محاسباتی آزمون M باکس
  • 58. تفسیر نتایج آزمون M باکس
  • 59. مفهوم همگنی ماتریس‌های کوواریانس و اهمیت آن
  • 60. پیامدهای ناهمگنی ماتریس‌های کوواریانس در تحلیل‌ها
  • 61. فاصله آماری در تحلیل تشخیصی خطی (Linear Discriminant Analysis)
  • 62. کاربرد فاصله آماری در خوشه‌بندی
  • 63. مفهوم فاصله بین خوشه‌ها
  • 64. الگوریتم‌های مبتنی بر فاصله برای طبقه‌بندی
  • 65. پیاده‌سازی عملی: گام‌های برنامه تحلیل فاصله و کوواریانس
  • 66. گام اول: خواندن و اعتبارسنجی داده‌های ورودی
  • 67. گام دوم: محاسبه آماره‌های توصیفی پایه برای هر گروه
  • 68. گام سوم: محاسبه ماتریس کوواریانس درون‌گروهی
  • 69. گام چهارم: محاسبه ماتریس کوواریانس تجمعی (Pooled Covariance Matrix)
  • 70. گام پنجم: محاسبه وارون ماتریس کوواریانس تجمعی
  • 71. گام ششم: محاسبه فاصله ماهالانوبیس بین هر جفت گروه
  • 72. گام هفتم: تولید خروجی‌های قابل تفسیر و گزارش‌ها
  • 73. مطالعه موردی ۱: تحلیل داده‌های بیومتریک
  • 74. مطالعه موردی ۲: شناسایی ناهنجاری در داده‌های مالی
  • 75. مطالعه موردی ۳: طبقه‌بندی گونه‌های گیاهی بر اساس ویژگی‌ها
  • 76. تجسم نتایج: نمایش بیضی‌های اطمینان ۹۵٪
  • 77. تجسم نتایج: نمایش فاصله‌های آماری در یک ماتریس
  • 78. بررسی پایداری عددی الگوریتم‌ها
  • 79. تکنیک‌های (Regularization) برای ماتریس‌های کوواریانس
  • 80. مقابله با مشکل ابعاد بالا (High Dimensionality)
  • 81. تخمین‌گرهای انقباضی (Shrinkage Estimators) برای کوواریانس
  • 82. تخمین مقاوم (Robust Estimation) ماتریس کوواریانس
  • 83. اثر داده‌های پرت بر تخمین ماتریس کوواریانس و فاصله
  • 84. روش‌های تشخیص و مدیریت داده‌های پرت چندمتغیره
  • 85. محدودیت‌های تحلیل‌های مبتنی بر توزیع نرمال
  • 86. روش‌های ناپارامتریک جایگزین
  • 87. ارتباط فاصله آماری با رگرسیون و MANOVA
  • 88. نگاهی به گذشته: محدودیت‌های محاسباتی در عصر CDC 3600
  • 89. بهینه‌سازی حافظه و سرعت در الگوریتم‌های کلاسیک
  • 90. از FORTRAN تا پایتون: بازنویسی و مدرن‌سازی الگوریتم‌ها
  • 91. کتابخانه‌های مدرن برای تحلیل چندمتغیره (NumPy, SciPy, Scikit-learn)
  • 92. خلاصه مفاهیم کلیدی دوره
  • 93. پروژه نهایی: پیاده‌سازی کامل یک تحلیل چندمتغیره روی یک مجموعه داده واقعی
  • 94. مسیرهای آینده: فراتر از ماتریس کوواریانس و فاصله ماهالانوبیس

📚 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.