کتاب تحلیل پیشرفته رگرسیون گسسته: شناسایی جهش در داده‌های پیچیده (شبکه‌ها، توزیع‌ها و ماتریس‌ها)
, ,

کتاب تحلیل پیشرفته رگرسیون گسسته: شناسایی جهش در داده‌های پیچیده (شبکه‌ها، توزیع‌ها و ماتریس‌ها)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018901 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 تحلیل پیشرفته رگرسیون گسسته: شناسایی جهش در داده‌های پیچیده (شبکه‌ها، توزیع‌ها و ماتریس‌ها)

موضوع کلی: اقتصادسنجی پیشرفته و تحلیل داده‌های پیچیده

موضوع میانی: تحلیل ناپیوستگی رگرسیونی برای داده‌های غیراقلیدسی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر اقتصادسنجی پیشرفته
  • 2. مروری بر رگرسیون کلاسیک و محدودیت‌های آن
  • 3. داده‌های غیراقلیدسی: مقدمه و انواع
  • 4. فضاهای متریک و خواص آنها
  • 5. توابع فاصله و شباهت در فضاهای متریک
  • 6. رگرسیون در فضاهای متریک: چالش‌ها و راهکارها
  • 7. میانگین شرطی در فضاهای متریک
  • 8. ناپیوستگی رگرسیونی (RD): مروری بر مبانی
  • 9. RD کلاسیک: فرضیات و روش‌های تخمین
  • 10. شناسایی متغیرهای تعیین کننده در RD
  • 11. تخمین اثرات درمان با استفاده از RD
  • 12. اعتبارسنجی فرضیات RD
  • 13. آزمون‌های حساسیت در RD
  • 14. RD فازی و RD تیز: مقایسه و کاربردها
  • 15. RD محلی و غیرپارامتری: مفاهیم و روش‌ها
  • 16. انتخاب پهنای باند در RD غیرپارامتری
  • 17. روش‌های بوت‌استرپ برای برآورد خطای معیار در RD
  • 18. مقدمه‌ای بر مقاله "A Test for Jumps in Metric-Space Conditional Means"
  • 19. مروری بر ادبیات تحقیق در زمینه RD غیراقلیدسی
  • 20. انگیزه و اهمیت مطالعه جهش در میانگین شرطی متریک
  • 21. چارچوب نظری مقاله: مفاهیم و تعاریف کلیدی
  • 22. فرضیات مقاله و شرایط لازم برای نتایج
  • 23. تعریف جهش در میانگین شرطی در فضاهای متریک
  • 24. توسعه آزمون آماری برای شناسایی جهش
  • 25. آماره آزمون پیشنهادی: خواص و توزیع مجانبی
  • 26. برآورد میانگین شرطی در فضاهای متریک با استفاده از روش‌های کرنلی
  • 27. محاسبه آماره آزمون با استفاده از داده‌های غیراقلیدسی
  • 28. محاسبه مقادیر p و تعیین معناداری آماری
  • 29. پیاده‌سازی آزمون جهش در نرم‌افزارهای آماری (R, Python)
  • 30. شبیه‌سازی مونت کارلو برای ارزیابی عملکرد آزمون
  • 31. بررسی توان آزمون پیشنهادی
  • 32. مقایسه آزمون پیشنهادی با روش‌های موجود
  • 33. کاربردهای RD غیراقلیدسی در اقتصاد
  • 34. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با استفاده از RD
  • 35. تحلیل توزیع درآمد و ثروت با استفاده از RD
  • 36. تحلیل داده‌های ژنومیک با استفاده از RD
  • 37. تحلیل بازارهای مالی با استفاده از RD
  • 38. تحلیل داده‌های جغرافیایی با استفاده از RD
  • 39. تحلیل داده‌های تصویری با استفاده از RD
  • 40. تحلیل داده‌های متنی با استفاده از RD
  • 41. مثال‌های کاربردی: بررسی تاثیر سیاست‌های دولتی بر نابرابری
  • 42. مثال‌های کاربردی: بررسی تاثیر شبکه‌های اجتماعی بر رفتار افراد
  • 43. مثال‌های کاربردی: بررسی تاثیر مداخلات درمانی بر سلامت بیماران
  • 44. تعمیم آزمون جهش به داده‌های وابسته
  • 45. روش‌های مقابله با همبستگی سریالی در داده‌ها
  • 46. روش‌های مقابله با خودهمبستگی فضایی در داده‌ها
  • 47. برآورد مدل‌های فضایی-زمانی با استفاده از RD
  • 48. روش‌های انتخاب مدل در RD غیراقلیدسی
  • 49. معیارهای ارزیابی مدل در RD غیراقلیدسی
  • 50. روش‌های regularized regression برای داده‌های غیراقلیدسی
  • 51. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای RD
  • 52. شبکه‌های عصبی برای RD
  • 53. یادگیری عمیق برای RD غیراقلیدسی
  • 54. روش‌های کاهش ابعاد در داده‌های غیراقلیدسی
  • 55. تجزیه و تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای داده‌های غیراقلیدسی
  • 56. نگاشت ایزومتریک (Isomap)
  • 57. نگاشت خطی موضعی (LLE)
  • 58. تنوع‌نگاری استوار (t-SNE)
  • 59. روش‌های خوشه‌بندی برای داده‌های غیراقلیدسی
  • 60. خوشه‌بندی k-means
  • 61. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 62. خوشه‌بندی DBSCAN
  • 63. اندازه‌گیری عدم قطعیت در برآوردهای RD
  • 64. روش‌های استنباط بیزی در RD
  • 65. مدل‌سازی سلسله مراتبی در RD
  • 66. روش‌های برخورد با داده‌های گمشده در RD
  • 67. تخمین با داده‌های گمشده: حذف لیست‌وار
  • 68. تخمین با داده‌های گمشده: انتساب میانگین
  • 69. تخمین با داده‌های گمشده: انتساب چندگانه
  • 70. روش‌های ارزیابی مدل‌های RD با داده‌های گمشده
  • 71. تشخیص نقاط پرت در داده‌های غیراقلیدسی
  • 72. روش‌های برخورد با نقاط پرت در RD
  • 73. بررسی حساسیت نتایج RD به نقاط پرت
  • 74. تحلیل رگرسیونی مبتنی بر کمیت‌ها (Quantile Regression) در فضاهای متریک
  • 75. کاربرد کمیت‌ها در بررسی ناهمگنی اثرات درمان
  • 76. رگرسیون کمیت برای داده‌های غیراقلیدسی: روش‌ها و چالش‌ها
  • 77. تخمین اثرات درمان ناهمگن با استفاده از RD کمیت
  • 78. روش‌های پارامتری و ناپارامتری در تخمین RD کمیت
  • 79. بررسی تقارن اثرات درمان با استفاده از RD کمیت
  • 80. کاربردهای RD کمیت در سیاست‌گذاری اجتماعی و اقتصادی
  • 81. توسعه آزمون‌های جدید برای جهش در میانگین شرطی متریک
  • 82. ادغام اطلاعات از منابع مختلف داده در RD
  • 83. کاربرد روش‌های یادگیری نیمه‌نظارتی در RD
  • 84. بررسی اثرات غیرخطی با استفاده از RD
  • 85. توسعه روش‌های RD برای داده‌های پویا
  • 86. مدل‌های پنل و RD
  • 87. کاربرد روش‌های RD در آزمایش‌های تصادفی‌سازی شده کنترل‌شده (RCT)
  • 88. توسعه روش‌های RD برای داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 89. محاسبات توزیع‌شده و موازی در RD
  • 90. چالش‌های اخلاقی در استفاده از RD
  • 91. تفسیر و ارائه نتایج RD به مخاطبان غیرفنی
  • 92. آینده پژوهش در زمینه RD غیراقلیدسی
  • 93. پیاده‌سازی یک پروژه عملی با استفاده از RD غیراقلیدسی
  • 94. مقایسه و ارزیابی ابزارهای نرم‌افزاری برای تحلیل RD غیراقلیدسی
  • 95. مروری بر مقالات پیشرفته در زمینه RD غیراقلیدسی و تحلیل جهش

📚 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 تحلیل پیشرفته رگرسیون گسسته: شناسایی جهش در داده‌های پیچیده (شبکه‌ها، توزیع‌ها و ماتریس‌ها)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا