سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کشف ناهمگونی پنهان: استنتاج دقیق با یادگیری ماشین بدون سوگیری در داده‌های پیچیده

کتاب کشف ناهمگونی پنهان: استنتاج دقیق با یادگیری ماشین بدون سوگیری در داده‌های پیچیده

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 ناهمگونی پنهان: استنتاج دقیق با یادگیری ماشین بدون سوگیری در داده‌های پیچیده

موضوع کلی: اقتصادسنجی پیشرفته و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین بدون سوگیری (DML) برای استنتاج مقاوم

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر اقتصادسنجی و یادگیری ماشین
  • 2. مروری بر ناهمگونی مشاهده‌نشده در داده‌ها
  • 3. چالش‌های استنتاج سنتی در حضور ناهمگونی
  • 4. معرفی یادگیری ماشین به عنوان ابزاری برای اقتصادسنجی
  • 5. مفهوم سوگیری (Bias) در یادگیری ماشین و اهمیت آن
  • 6. یادگیری ماشین بدون سوگیری (DML): انگیزه و اصول اولیه
  • 7. مروری بر روش‌های اصلی یادگیری ماشین (رگرسیون، طبقه‌بندی)
  • 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های پنل و داده‌های طولی
  • 9. مشکلات خاص داده‌های پنل با ابعاد بالا
  • 10. خطاهای اندازه‌گیری و اثرات آن بر استنتاج
  • 11. تئوری مجانبی و استنتاج آماری در داده‌های بزرگ
  • 12. روش‌های بوت‌استرپ و جک‌نایف برای استنتاج مقاوم
  • 13. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی و مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 14. مدل‌سازی اثرات ثابت و اثرات تصادفی
  • 15. تخمین زن‌های حداقل مربعات معمولی (OLS) و تعمیم‌یافته (GLS)
  • 16. تشخیص و تصحیح ناهمسانی و همبستگی سریالی
  • 17. مدل‌های خطی سلسله مراتبی و اثرات متغیر با زمان
  • 18. مقدمه‌ای بر مدل‌های غیرخطی در اقتصادسنجی
  • 19. مدل‌های لوجیت و پروبیت برای متغیرهای وابسته باینری
  • 20. مدل‌های شمارش رویداد (Poisson, Negative Binomial)
  • 21. مدل‌های طول عمر و تحلیل بقا
  • 22. معرفی روش‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی و طبقه‌بندی
  • 23. رگرسیون‌های خطی و غیرخطی با پنالتی (Ridge, Lasso, Elastic Net)
  • 24. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 25. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 26. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 27. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین (خطاها، دقت، فراخوانی)
  • 28. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) و تنظیم بیشینه پارامترها
  • 29. مقدمه‌ای بر استنتاج علّی و شناسایی
  • 30. متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables) و رگرسیون دو مرحله‌ای
  • 31. روش‌های تطبیق (Matching) و امتیاز گرایش (Propensity Score)
  • 32. طراحی‌های رگرسیونی ناپیوسته (Regression Discontinuity)
  • 33. تفاوت در تفاوت‌ها (Difference-in-Differences) و تعمیم‌های آن
  • 34. معرفی مدل‌های فضایی و داده‌های فضایی-زمانی
  • 35. مدل‌های خودرگرسیونی فضایی (SAR) و میانگین متحرک فضایی (SMA)
  • 36. مدل‌های اثرات فضایی و خوشه‌بندی فضایی
  • 37. ادغام یادگیری ماشین و اقتصادسنجی برای استنتاج مقاوم
  • 38. اصول یادگیری ماشین بدون سوگیری (DML) در اقتصادسنجی
  • 39. برآورد اثرات درمانی هتروژن با استفاده از DML
  • 40. DML برای شناسایی ساختاری و مدل‌سازی علی
  • 41. تخمین توابع پاسخ به ضربه با استفاده از DML
  • 42. کاربرد DML در تحلیل سیاست‌گذاری
  • 43. تئوری پشت DML: برآوردگرهای ناهمگن و ناپارامتری
  • 44. قضیه نماینده (Representation Theorem) و دوگانگی
  • 45. محدودیت‌های همگرایی و نرخ همگرایی
  • 46. مسائل شناسایی در مدل‌های پیچیده
  • 47. روش‌های تنظیم در DML (e.g., Orthogonalization, Cross-Fitting)
  • 48. اجرای DML با استفاده از نرم‌افزارهای آماری (R, Python)
  • 49. بسته‌های نرم‌افزاری خاص برای DML (e.g., DoubleML)
  • 50. مثال عملی: تخمین اثرات آموزش شغلی با استفاده از DML
  • 51. مثال عملی: بررسی اثرات سیاست‌های پولی بر تورم با استفاده از DML
  • 52. مثال عملی: تحلیل اثرات تغییرات آب و هوا بر بهره‌وری کشاورزی با استفاده از DML
  • 53. مدل‌های پنل با ناهمگونی مشاهده‌نشده و خطاهای اندازه‌گیری
  • 54. اثرات ثابت فردی و زمانی: مدل‌سازی و تخمین
  • 55. روش‌های تبدیل برای حذف اثرات ثابت (e.g., First Differences, Within Transformation)
  • 56. مقابله با خطاهای اندازه‌گیری در مدل‌های پنل
  • 57. برآورد با متغیرهای ابزاری در مدل‌های پنل با خطاهای اندازه‌گیری
  • 58. DML برای مدل‌های پنل با ابعاد بالا و خطاهای اندازه‌گیری
  • 59. برآورد اثرات درمانی متغیر با زمان در مدل‌های پنل با DML
  • 60. استنتاج علّی با استفاده از داده‌های پنل: چالش‌ها و راهکارها
  • 61. پیاده‌سازی DML برای داده‌های پنل در نرم‌افزار
  • 62. توسعه‌های DML: یادگیری نیمه‌نظارتی و یادگیری انتقالی
  • 63. DML برای داده‌های غیرساختاری (متن، تصویر)
  • 64. DML و حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 65. DML برای داده‌های شبکه‌ای و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 66. برآورد خطای اندازه‌گیری با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین
  • 67. استفاده از DML برای حذف خطای اندازه‌گیری در متغیرهای توضیحی و وابسته
  • 68. DML برای مدل‌های معادلات همزمان با خطای اندازه‌گیری
  • 69. مقایسه روش‌های DML با روش‌های سنتی اقتصادسنجی
  • 70. مزایا و معایب DML نسبت به روش‌های سنتی
  • 71. انتخاب روش مناسب برای هر کاربرد خاص
  • 72. روش‌های تشخیص اعتبار (specification tests) برای مدل‌های DML
  • 73. آزمون‌های حساسیت (sensitivity analysis) برای ارزیابی استحکام نتایج
  • 74. بررسی تجربی: بازتولید نتایج مقاله "Debiased Machine Learning for Unobserved Heterogeneity"
  • 75. کاربردهای DML در اقتصاد خرد: اقتصاد کار، سازمان صنعتی
  • 76. کاربردهای DML در اقتصاد کلان: رشد اقتصادی، چرخه‌های تجاری
  • 77. کاربردهای DML در مالیه: قیمت‌گذاری دارایی، مدیریت ریسک
  • 78. کاربردهای DML در بازاریابی: بهینه‌سازی تبلیغات، رفتار مصرف کننده
  • 79. کاربردهای DML در علوم اجتماعی: جرم‌شناسی، جامعه‌شناسی
  • 80. مسائل اخلاقی در استفاده از DML (تبعیض، شفافیت)
  • 81. محدودیت‌های فعلی DML و مسیرهای تحقیقاتی آینده
  • 82. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی جدید در DML و اقتصادسنجی
  • 83. چالش‌های محاسباتی در پیاده‌سازی DML در مقیاس بزرگ
  • 84. تاثیر DML بر سیاست‌گذاری و تصمیم‌گیری
  • 85. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری: DML به عنوان ابزاری قدرتمند برای استنتاج مقاوم

📚 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.