, ,

کتاب MCMC برای مدل‌های آماری: راهنمای عملی

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 MCMC برای مدل‌های آماری: راهنمای عملی

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

موضوع میانی: کاربرد MCMC در مدل‌های آماری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به مدل‌سازی آماری
  • 2. مبانی احتمالات
  • 3. مفاهیم کلیدی آمار
  • 4. انواع مدل‌های آماری
  • 5. نیاز به روش‌های محاسباتی در آمار
  • 6. محدودیت‌های روش‌های تحلیلی
  • 7. معرفی شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 8. مفهوم نمونه‌گیری
  • 9. کاربرد شبیه‌سازی مونت کارلو در آمار
  • 10. محدودیت‌های شبیه‌سازی مونت کارلو ساده
  • 11. معرفی زنجیره‌های مارکوف
  • 12. مفهوم حالت و گذار
  • 13. قضیه حد مرکزی برای زنجیره‌های مارکوف
  • 14. معرفی الگوریتم‌های MCMC
  • 15. هدف اصلی MCMC
  • 16. تفاوت MCMC با شبیه‌سازی مونت کارلو ساده
  • 17. مزایای MCMC
  • 18. معایب MCMC
  • 19. تاریخچه MCMC
  • 20. کاربردهای MCMC در علوم مختلف
  • 21. مقدمه به توزیع‌های پسین
  • 22. قضیه بیز
  • 23. قانون بیز
  • 24. توزیع پیشین
  • 25. توزیع درستنمایی
  • 26. توزیع پسین
  • 27. چالش‌های محاسبه توزیع پسین
  • 28. نقش MCMC در تخمین توزیع پسین
  • 29. انتخاب مدل آماری
  • 30. انتخاب توزیع پیشین
  • 31. انتخاب توزیع درستنمایی
  • 32. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 33. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 34. مفهوم گیبس سمپلینگ
  • 35. شرایط لازم برای گیبس سمپلینگ
  • 36. نحوه پیاده‌سازی گیبس سمپلینگ
  • 37. مثال‌های کاربردی گیبس سمپلینگ
  • 38. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 39. مفهوم متروپلیس-هستینگز
  • 40. مرحله پیشنهاد (Proposal Step)
  • 41. مرحله پذیرش (Acceptance Step)
  • 42. تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 43. نحوه پیاده‌سازی متروپلیس-هستینگز
  • 44. مثال‌های کاربردی متروپلیس-هستینگز
  • 45. مقایسه گیبس سمپلینگ و متروپلیس-هستینگز
  • 46. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 47. مقدمه به همگرایی (Convergence)
  • 48. مفهوم همگرایی در MCMC
  • 49. مشکلات همگرایی
  • 50. روش‌های تشخیص همگرایی
  • 51. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 52. آماره‌های ران (Running Statistics)
  • 53. آزمون‌های رسمی همگرایی (مانند Gelman-Rubin)
  • 54. دوره‌های گرم کردن (Burn-in Period)
  • 55. انتخاب طول دوره گرم کردن
  • 56. تأثیر دوره گرم کردن بر نتایج
  • 57. مقدمه به کارایی الگوریتم (Efficiency)
  • 58. مفهوم کارایی الگوریتم
  • 59. همبستگی بین نمونه‌ها (Autocorrelation)
  • 60. اهمیت کاهش همبستگی
  • 61. اندازه مؤثر نمونه (Effective Sample Size – ESS)
  • 62. محاسبه ESS
  • 63. روش‌های افزایش کارایی
  • 64. استفاده از تابع پیشنهاد بهتر
  • 65. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 66. مثال‌های کاربردی MCMC در مدل‌های رگرسیون خطی
  • 67. کاربرد MCMC در مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 68. MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 69. MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 70. MCMC در مدل‌های فضایی
  • 71. MCMC در یادگیری ماشین
  • 72. کاربرد MCMC در شبکه‌های بیزی
  • 73. MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 74. مقدمه به نرم‌افزارها و کتابخانه‌های MCMC
  • 75. استفاده از R برای MCMC (بسته rstan, JAGS)
  • 76. استفاده از Python برای MCMC (بسته PyMC, Stan)
  • 77. استفاده از نرم‌افزارهای تخصصی (مانند WinBUGS, OpenBUGS)
  • 78. نکات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 79. اشکال‌زدایی (Debugging) در MCMC
  • 80. ارزیابی نتایج MCMC
  • 81. تفسیر نتایج توزیع پسین
  • 82. ارائه نتایج MCMC
  • 83. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MCMC
  • 84. محدودیت‌های MCMC
  • 85. آینده MCMC
  • 86. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 87. نمونه‌گیری از طریق اهمیت (Importance Sampling)
  • 88. روش‌های نمونه‌گیری نمونه‌گیری ترکیبی (Mixture Sampling)
  • 89. روش‌های نمونه‌گیری برداری (Vectorized Sampling)
  • 90. کاربرد MCMC در مدل‌های پیچیده
  • 91. مقدمه به مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 92. کاربرد MCMC در مدل‌های احتمالاتی گرافیکی
  • 93. مقدمه به روش‌های بیزین در آمار
  • 94. تفاوت رویکرد بیزین و فراوانی‌گرا
  • 95. کاربرد MCMC در استنتاج بیزین
  • 96. بررسی حساسیت به توزیع پیشین
  • 97. انتخاب توزیع پیشین غیر-اطلاعاتی (Non-informative Priors)
  • 98. انتخاب توزیع پیشین اطلاعاتی (Informative Priors)
  • 99. تأثیر انتخاب پیشین بر نتایج پسین
  • 100. اهمیت انتخاب مدل مناسب

📚 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 MCMC برای مدل‌های آماری: راهنمای عملی”

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

پیمایش به بالا