, ,

کتاب بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌ها با MCMC

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌ها با MCMC

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

موضوع میانی: مهندسی (Engineering)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و مبانی MCMC
  • 2. مقدمه بر بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌ها
  • 3. اهمیت بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌ها
  • 4. مروری بر روش‌های سنتی طراحی آزمایش‌ها
  • 5. محدودیت‌های روش‌های سنتی
  • 6. معرفی روش‌های بیزی در طراحی آزمایش‌ها
  • 7. مبانی استنتاج بیزی
  • 8. قضیه بیز
  • 9. توزیع پیشین و پسین
  • 10. نکات کلیدی در انتخاب توزیع پیشین
  • 11. مبانی نمونه‌گیری مارکوف زنجیره‌ای (MCMC)
  • 12. نیاز به MCMC در مسائل پیچیده
  • 13. ایده اصلی MCMC
  • 14. زنجیره‌های مارکوف
  • 15. خاصیت مارکوف
  • 16. وضعیت پایدار زنجیره مارکوف
  • 17. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 18. الگوریتم‌های MCMC
  • 19. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 20. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 21. انتخاب گام (Proposal Distribution) در متروپلیس-هستینگز
  • 22. نکات مهم در پیاده‌سازی متروپلیس-هستینگز
  • 23. معیارهای ارزیابی همگرایی MCMC
  • 24. تست گلمن-رووبین
  • 25. نمودارهای مسیر (Trace Plots)
  • 26. خودهمبستگی (Autocorrelation)
  • 27. کاهش واریانس (Variance Reduction)
  • 28. استفاده از MCMC برای طراحی آزمایش‌های بهینه
  • 29. تعریف مسئله بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌ها در چارچوب بیزی
  • 30. تابع اطلاعات (Information Function)
  • 31. تابع هدف (Objective Function)
  • 32. ارتباط تابع هدف با تابع اطلاعات
  • 33. مفهوم طراحی بهینه در رویکرد بیزی
  • 34. انواع معیارهای بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌ها
  • 35. معیار A-optimality
  • 36. معیار D-optimality
  • 37. معیار E-optimality
  • 38. معیار I-optimality
  • 39. معیار V-optimality
  • 40. معیار G-optimality
  • 41. ارتباط معیارهای مختلف با تابع اطلاعات
  • 42. مدل‌سازی احتمالی در طراحی آزمایش‌ها
  • 43. انتخاب مدل آماری مناسب
  • 44. مدل‌های خطی
  • 45. مدل‌های غیرخطی
  • 46. مدل‌های مختلط (Mixed Models)
  • 47. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 48. انتخاب توزیع پیشین برای پارامترهای مدل
  • 49. تأثیر توزیع پیشین بر طراحی آزمایش‌ها
  • 50. توزیع‌های پیشین غیراطلاعاتی (Non-informative Priors)
  • 51. توزیع‌های پیشین اطلاعاتی (Informative Priors)
  • 52. توزیع‌های پیشین مبتنی بر دانش قبلی
  • 53. پیاده‌سازی MCMC برای استنتاج پارامترها
  • 54. ساخت مدل در نرم‌افزارهای آماری (مانند Stan, JAGS, PyMC3)
  • 55. نوشتن کد MCMC
  • 56. اجرای الگوریتم MCMC
  • 57. بررسی خروجی MCMC
  • 58. استفاده از نتایج MCMC برای ارزیابی طرح‌های آزمایشی
  • 59. محاسبه معیارهای بهینه‌سازی با استفاده از نمونه‌های MCMC
  • 60. مقایسه طرح‌های مختلف بر اساس معیارهای بهینه‌سازی
  • 61. تعیین تعداد آزمایش‌ها (Sample Size Determination)
  • 62. تأثیر تعداد آزمایش‌ها بر دقت استنتاج
  • 63. بهینه‌سازی تخصیص منابع در طراحی آزمایش‌ها
  • 64. بهینه‌سازی انتخاب متغیرها (Variable Selection)
  • 65. طراحی آزمایش‌ها برای مدل‌های پیچیده
  • 66. مدل‌های فضای حالت (State-Space Models)
  • 67. مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
  • 68. مدل‌های شبکه‌ای (Network Models)
  • 69. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌ها برای مدل‌های پیچیده
  • 70. بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌ها در علوم مختلف
  • 71. کاربرد در علوم زیستی و پزشکی
  • 72. طراحی کارآزمایی‌های بالینی
  • 73. بهینه‌سازی دوز دارو
  • 74. طراحی آزمایش‌ها در علوم مهندسی
  • 75. بهینه‌سازی پارامترهای فرآیند
  • 76. طراحی آزمایش‌ها در علوم اجتماعی
  • 77. بهینه‌سازی پرسشنامه‌ها
  • 78. بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌ها در یادگیری ماشین
  • 79. آموزش مدل‌ها با داده‌های بهینه
  • 80. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 81. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 82. بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌های فعال (Active Learning)
  • 83. مفهوم یادگیری فعال
  • 84. استفاده از MCMC در یادگیری فعال
  • 85. انتخاب نمونه‌های آموزشی جدید
  • 86. بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌های توالی‌دار (Sequential Design)
  • 87. تصمیم‌گیری در هر مرحله بر اساس نتایج مراحل قبلی
  • 88. بهینه‌سازی تخصیص منابع در طراحی آزمایش‌های توالی‌دار
  • 89. بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌ها با هزینه‌های متغیر
  • 90. مدل‌سازی هزینه‌ها
  • 91. تأثیر هزینه‌ها بر انتخاب طرح
  • 92. بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌ها با عدم قطعیت در پارامترها
  • 93. مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 94. تأثیر عدم قطعیت بر انتخاب طرح
  • 95. بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌ها با داده‌های گمشده
  • 96. مدل‌سازی داده‌های گمشده
  • 97. تأثیر داده‌های گمشده بر انتخاب طرح
  • 98. ملاحظات عملی در اجرای MCMC برای طراحی آزمایش‌ها
  • 99. زمان محاسباتی
  • 100. نیاز به منابع سخت‌افزاری

📚 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 بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌ها با MCMC”

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

پیمایش به بالا