سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استنباط قابل اعتماد برای سنجش نابرابری: رویکرد نوین گشتاور ناقص نرمال‌شده

کتاب استنباط قابل اعتماد برای سنجش نابرابری: رویکرد نوین گشتاور ناقص نرمال‌شده

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 استنباط قابل اعتماد برای سنجش نابرابری: رویکرد نوین گشتاور ناقص نرمال‌شده

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته استنباط آماری

موضوع میانی: تحلیل نابرابری و استنباط آماری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر سنجش نابرابری اقتصادی و اجتماعی
  • 2. چرا استنباط آماری در تحلیل نابرابری حیاتی است؟
  • 3. مروری بر مفاهیم پایه آمار: توزیع، گشتاور و چندک‌ها
  • 4. قانون اعداد بزرگ و قضیه حد مرکزی: سنگ بنای استنباط
  • 5. تابع توزیع تجمعی (CDF) و تابع چگالی احتمال (PDF) در مدل‌سازی درآمد
  • 6. تابع چندک و کاربرد آن در تعریف گروه‌های درآمدی
  • 7. گشتاورهای یک توزیع: میانگین، واریانس، چولگی و کشیدگی
  • 8. مفهوم گشتاور ناقص (Incomplete Moment)
  • 9. معرفی مقاله الهام‌بخش: Alternative statistical inference for the first normalized incomplete moment
  • 10. اهداف و ساختار کلی دوره آموزشی
  • 11. مبانی سنجش نابرابری: رویکردهای کلاسیک
  • 12. منحنی لورنز: تعریف، ساختار و تفسیر گرافیکی
  • 13. خواص ریاضی منحنی لورنز
  • 14. ضریب جینی: تعریف مبتنی بر منحنی لورنز و فرمول محاسباتی
  • 15. تفسیرهای مختلف ضریب جینی
  • 16. برآورد ضریب جینی از داده‌های نمونه‌ای
  • 17. محدودیت‌های ضریب جینی و نیاز به معیارهای جایگزین
  • 18. شاخص‌های دیگر نابرابری: شاخص تایل، شاخص اتکینسون و نسبت‌های چندکی
  • 19. فقر و نابرابری: مروری بر خط فقر و شاخص‌های فقر
  • 20. ارتباط بین منحنی لورنز و معیارهای رفاه اجتماعی
  • 21. معرفی گشتاور ناقص نرمال‌شده اول (FNIM)
  • 22. تعریف ریاضی گشتاور ناقص اول
  • 23. نقش نرمال‌سازی: استقلال از مقیاس و واحد پول
  • 24. گشتاور ناقص نرمال‌شده اول (FNIM): تعریف رسمی
  • 25. تفسیر اقتصادی FNIM: سهم درآمدی p درصد پایین جامعه
  • 26. رابطه تحلیلی بین منحنی لورنز و FNIM
  • 27. FNIM به عنوان یک تابع (Curve): L(p)
  • 28. برآوردگر تجربی FNIM از داده‌های نمونه
  • 29. خواص آماری برآوردگر تجربی FNIM
  • 30. مزایای استفاده از FNIM در مقایسه با ضریب جینی
  • 31. استنباط آماری کلاسیک برای FNIM
  • 32. مفهوم تابع تأثیر (Influence Function) در آمار مقاوم
  • 33. محاسبه تابع تأثیر برای FNIM
  • 34. نظریه مجانبی و نرمال بودن مجانبی برآوردگر FNIM
  • 35. استفاده از روش دلتا برای استنباط روی توابع FNIM
  • 36. محاسبه واریانس مجانبی برآوردگر FNIM
  • 37. ساخت فاصله‌های اطمینان مجانبی برای یک نقطه از منحنی FNIM
  • 38. آزمون فرض آماری برای مقدار FNIM در یک چندک خاص
  • 39. مفهوم فرآیند تجربی و همگرایی ضعیف
  • 40. منحنی FNIM به عنوان یک فرآیند تصادفی: همگرایی به یک فرآیند گاوسی
  • 41. محدودیت‌های رویکرد مجانبی و نیاز به روش‌های جایگزین
  • 42. عملکرد روش‌های مجانبی در نمونه‌های کوچک
  • 43. تأثیر توزیع‌های با دنباله سنگین بر استنباط کلاسیک
  • 44. چرا به "استنباط جایگزین" (Alternative Inference) نیاز داریم؟
  • 45. معرفی روش‌های بازنمونه‌گیری (Resampling)
  • 46. اصول و فلسفه روش بوت‌استرپ (Bootstrap)
  • 47. بوت‌استرپ غیرپارامتریک: الگوریتم و پیاده‌سازی
  • 48. کاربرد بوت‌استرپ برای برآورد واریانس FNIM
  • 49. ساخت فاصله‌های اطمینان بوت‌استرپ: روش درصدی (Percentile)
  • 50. فاصله‌ اطمینان بوت‌استرپ: روش پایه (Basic)
  • 51. فاصله‌ اطمینان بوت‌استرپ: روش تصحیح‌شده بایاس و شتاب (BCa)
  • 52. مقایسه عملکرد فاصله‌های اطمینان مختلف بوت‌استرپ
  • 53. روش‌های پیشرفته استنباط جایگزین
  • 54. روش جک‌نایف (Jackknife) برای تخمین بایاس و واریانس
  • 55. کاربرد جک‌نایف برای استنباط روی FNIM
  • 56. مقدمه‌ای بر روش درستنمایی تجربی (Empirical Likelihood)
  • 57. قضیه ویلکس برای درستنمایی تجربی
  • 58. ساخت فاصله‌های اطمینان مبتنی بر درستنمایی تجربی برای FNIM
  • 59. مزایای روش درستنمایی تجربی: عدم نیاز به تخمین واریانس و شکل بهینه
  • 60. روش زیرنمونه‌گیری (Subsampling) و کاربرد آن
  • 61. مقایسه نظری و عملی بوت‌استرپ، جک‌نایف و درستنمایی تجربی
  • 62. شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای ارزیابی عملکرد روش‌های استنباطی
  • 63. کاربردهای عملی و تحلیل‌های پیشرفته
  • 64. ساخت باندهای اطمینان همزمان (Simultaneous Confidence Bands) برای کل منحنی FNIM
  • 65. آزمون فرض برای برتری توزیعی (Stochastic Dominance) با استفاده از منحنی‌های FNIM
  • 66. مقایسه نابرابری بین دو یا چند جامعه
  • 67. آزمون آماری برای تفاوت FNIM بین دو گروه
  • 68. تحلیل حساسیت نتایج به داده‌های پرت و مقادیر حدی
  • 69. پیاده‌سازی محاسبات FNIM و استنباط آن در نرم‌افزارهای آماری (R/Python)
  • 70. مثال کاربردی: تحلیل نابرابری درآمد در یک کشور با داده‌های واقعی
  • 71. تجسم‌سازی نتایج: رسم منحنی FNIM به همراه باندهای اطمینان
  • 72. تحلیل نابرابری در طول زمان: بررسی روند تغییرات منحنی FNIM
  • 73. موضوعات تکمیلی و جهت‌گیری‌های آینده
  • 74. ارتباط FNIM با معیارهای ریسک مالی مانند ارزش در معرض خطر (VaR)
  • 75. تعمیم به گشتاورهای ناقص نرمال‌شده مراتب بالاتر
  • 76. استفاده از FNIM در تحلیل تمرکز ثروت
  • 77. تجزیه نابرابری کل بر اساس زیرگروه‌ها با استفاده از FNIM
  • 78. تطبیق روش‌های استنباطی برای داده‌های پیمایشی پیچیده (Complex Survey Data)
  • 79. اثر وزن‌دهی نمونه بر برآورد و استنباط FNIM
  • 80. رویکردهای بیزی برای استنباط روی منحنی FNIM
  • 81. مدل‌سازی پارامتریک منحنی لورنز و FNIM
  • 82. استنباط مقاوم (Robust Inference) برای FNIM
  • 83. بررسی کاربرد FNIM در سایر علوم: سلامت، آموزش و محیط زیست
  • 84. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 85. خلاصه جامعی از روش‌های استنباطی برای سنجش نابرابری
  • 86. مقایسه نهایی FNIM با ضریب جینی و سایر شاخص‌ها
  • 87. انتخاب روش استنباطی مناسب بر اساس شرایط مسئله
  • 88. چالش‌های باز در زمینه استنباط برای معیارهای نابرابری
  • 89. اخلاق در تحلیل داده‌های نابرابری
  • 90. اهمیت ارائه نتایج به همراه معیارهای عدم قطعیت (مانند فاصله اطمینان)
  • 91. راهنمای ارائه پروژه نهایی دوره
  • 92. مسیرهای پژوهشی آینده در حوزه استنباط نابرابری
  • 93. بازبینی و مرور کلی مفاهیم کلیدی دوره
  • 94. جلسه پرسش و پاسخ نهایی و اختتامیه 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.