کتاب مدیریت سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan
, ,

کتاب مدیریت سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000026268 دسته: , ,

📚 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 مدیریت سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر MCMC و نمونه گیری
  • 2. اهمیت نمونه گیری دقیق در مدل سازی آماری
  • 3. مقدمه ای بر سوگیری در نمونه گیری
  • 4. انواع سوگیری در نمونه گیری MCMC
  • 5. سوگیری ناشی از انتخاب نامناسب توزیع پیشین
  • 6. سوگیری ناشی از انتخاب نامناسب تابع درست نمایی
  • 7. سوگیری ناشی از عدم همگرایی زنجیره
  • 8. سوگیری ناشی از همبستگی بین متغیرهای نمونه گیری شده
  • 9. سوگیری ناشی از طول ناکافی زنجیره
  • 10. سوگیری ناشی از تنظیمات نامناسب پارامترهای الگوریتم MCMC (مانند گام نرخ)
  • 11. سوگیری ناشی از مسائل عددی و محاسباتی
  • 12. سوگیری ناشی از ساختار پیچیده مدل
  • 13. سوگیری ناشی از داده های ناکافی یا نامناسب
  • 14. سوگیری ناشی از توزیع های چندوجهی (Multimodal Distributions)
  • 15. سوگیری ناشی از نواحی با احتمال کم (Low Probability Regions)
  • 16. اثرات سوگیری بر استنباط های آماری
  • 17. برآورد پارامترهای بایاس شده
  • 18. فواصل اطمینان نادرست
  • 19. آزمون فرضیه معیوب
  • 20. پیش بینی های نادرست
  • 21. کاربرد Stan در نمونه گیری MCMC
  • 22. مزایای استفاده از Stan
  • 23. مبانی زبان Stan
  • 24. نحوه نوشتن مدل ها در Stan
  • 25. توابع احتمالی و توابع توزیع در Stan
  • 26. نحوه اجرای نمونه گیری MCMC با Stan
  • 27. پارامترهای کلیدی در اجرای Stan
  • 28. تنظیمات مربوط به طول زنجیره و تعداد تکرارها
  • 29. تنظیمات مربوط به پیش گرمایش (Warm-up)
  • 30. تنظیمات مربوط به عدد بلوک (Number of Chains)
  • 31. نحوه بررسی همگرایی زنجیره های MCMC
  • 32. متریک های همگرایی: R-hat (Potential Scale Reduction Factor)
  • 33. متریک های همگرایی: Effective Sample Size (ESS)
  • 34. متریک های همگرایی: Trace Plots
  • 35. متریک های همگرایی: Autocorrelation Plots
  • 36. متریک های همگرایی: Gelman-Rubin Diagnostic
  • 37. متریک های همگرایی: Geweke Diagnostic
  • 38. متریک های همگرایی: Heidelberger-Welch Diagnostic
  • 39. متریک های همگرایی: Split Chains Diagnostic
  • 40. تفسیر نتایج متریک های همگرایی
  • 41. اقدامات اصلاحی برای سوگیری ناشی از عدم همگرایی
  • 42. افزایش طول زنجیره
  • 43. افزایش تعداد بلوک ها
  • 44. تنظیم گام نرخ (Step Size)
  • 45. تنظیم پارامترهای مربوط به انتشار (Adaptation Parameters)
  • 46. تغییر الگوریتم نمونه گیری (مانند استفاده از NUTS)
  • 47. اصلاح ساختار مدل
  • 48. استفاده از توزیع های پیشین مناسب تر
  • 49. استفاده از توزیع های پیشین قوی تر (Informative Priors)
  • 50. استفاده از توزیع های پیشین ضعیف تر (Weakly Informative Priors)
  • 51. اجتناب از توزیع های پیشین نامناسب (Uninformative Priors)
  • 52. مدل سازی توزیع های چندوجهی با Stan
  • 53. استفاده از توزیع های پیشین ترکیبی (Mixture Priors)
  • 54. استفاده از مدل های مختلط (Mixture Models)
  • 55. استفاده از الگوریتم های نمونه گیری مناسب برای توزیع های چندوجهی
  • 56. اهمیت بررسی نواحی با احتمال کم
  • 57. استراتژی های شناسایی نواحی با احتمال کم
  • 58. استفاده از تکنیک های بصری سازی
  • 59. استفاده از تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 60. روش های کاهش سوگیری ناشی از نواحی با احتمال کم
  • 61. بهبود توزیع های پیشین
  • 62. تنظیمات الگوریتم نمونه گیری
  • 63. استفاده از نمونه گیری اهمیت (Importance Sampling) به عنوان مکمل
  • 64. روش های نمونه گیری جایگزین
  • 65. نمونه گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 66. نمونه گیری اهمیت وزنی (Weighted Importance Sampling)
  • 67. نمونه گیری اهمیت با استفاده از مدل های جایگزین (Surrogate Models)
  • 68. نمونه گیری از طریق نمونه گیری اهمیت (Sampling-Importance Resampling – SIR)
  • 69. نمونه گیری اهمیت متغیر (Annealing)
  • 70. نمونه گیری شبه مونت کارلو (Quasi-Monte Carlo)
  • 71. روش های نمونه گیری مبتنی بر بهینه سازی (Optimization-based Sampling)
  • 72. نمونه گیری از طریق نقاط اوج (Mode-finding Sampling)
  • 73. روش های نمونه گیری مبتنی بر انتشار (Diffusion-based Sampling)
  • 74. بررسی سوگیری ناشی از همبستگی بین متغیرها
  • 75. تشخیص همبستگی بالا با استفاده از ماتریس همبستگی
  • 76. تشخیص همبستگی بالا با استفاده از Trace Plots
  • 77. تشخیص همبستگی بالا با استفاده از Autocorrelation Plots
  • 78. کاهش همبستگی با استفاده از تبدیل متغیرها
  • 79. کاهش همبستگی با استفاده از پارامترهای مدل متفاوت
  • 80. کاهش همبستگی با استفاده از ساختار مدل انعطاف پذیرتر
  • 81. بررسی سوگیری ناشی از مسائل عددی
  • 82. شناسایی خطاهای عددی
  • 83. استفاده از دقت محاسباتی بالاتر (High-Precision Arithmetic)
  • 84. بررسی حساسیت به مقادیر کوچک و بزرگ
  • 85. استفاده از روش های پایدار عددی
  • 86. مدیریت سوگیری در داده های ناکافی
  • 87. اهمیت اندازه نمونه کافی
  • 88. تکنیک های افزایش اندازه نمونه
  • 89. استفاده از داده های کمکی (Auxiliary Data)
  • 90. مدل سازی با در نظر گرفتن عدم قطعیت در داده ها
  • 91. استراتژی های قوی سازی در برابر داده های نامناسب
  • 92. بررسی سوگیری ناشی از انتخاب نامناسب تابع درست نمایی
  • 93. انتخاب توزیع درست نمایی مناسب با ماهیت داده ها
  • 94. بررسی مفروضات تابع درست نمایی
  • 95. اصلاح تابع درست نمایی برای انطباق بهتر با داده ها
  • 96. مدیریت سوگیری در مدل های پیچیده
  • 97. تبیین پذیری مدل های پیچیده
  • 98. تکنیک های بصری سازی مدل های پیچیده
  • 99. استفاده از مدل های ساده تر به عنوان نقطه شروع
  • 100. بکارگیری تکنیک های منظم سازی (Regularization)

📚 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 مدیریت سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا