سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب نمونه‌گیری تطبیقی: MCMC و تکامل آن در استنتاج

کتاب نمونه‌گیری تطبیقی: MCMC و تکامل آن در استنتاج

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 نمونه‌گیری تطبیقی: MCMC و تکامل آن در استنتاج

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

موضوع میانی: ارتباط MCMC با سایر روش‌های استنتاج آماری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی احتمال و آمار
  • 2. مبانی نظریه اندازه
  • 3. مبانی نظریه احتمال
  • 4. متغیرهای تصادفی و توزیع‌ها
  • 5. توزیع‌های گسسته
  • 6. توزیع‌های پیوسته
  • 7. امید ریاضی و واریانس
  • 8. قضایای حدی مرکزی
  • 9. مبانی استنتاج آماری
  • 10. برآوردگرها
  • 11. خواص برآوردگرها (نااریبی، کارایی، سازگاری)
  • 12. روش گشتاورها
  • 13. حداکثر درستنمایی
  • 14. استنتاج بیزی
  • 15. قضیه بیز
  • 16. توزیع پیشین
  • 17. توزیع پسین
  • 18. توزیع حدی
  • 19. قضایای حد
  • 20. مبانی زنجیره مارکوف
  • 21. تعریف زنجیره مارکوف
  • 22. حالات و انتقال‌ها
  • 23. ماتریس انتقال
  • 24. حالات پایدار
  • 25. مبانی الگوریتم‌های نمونه‌گیری
  • 26. نمونه‌گیری از توزیع‌های ساده
  • 27. روش‌های نمونه‌گیری گسسته
  • 28. روش‌های نمونه‌گیری پیوسته
  • 29. روش نمونه‌گیری رد (Rejection Sampling)
  • 30. روش نمونه‌گیری تبدیل (Transformation Sampling)
  • 31. روش نمونه‌گیری معکوس تابع توزیع تجمعی (Inverse CDF Sampling)
  • 32. مبانی نمونه‌گیری تطبیقی
  • 33. مفهوم نمونه‌گیری تطبیقی
  • 34. چالش‌های نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 35. نیاز به روش‌های پیشرفته
  • 36. مقدمه‌ای بر MCMC
  • 37. تعریف MCMC
  • 38. ایده اصلی MCMC
  • 39. مزایای MCMC
  • 40. معایب MCMC
  • 41. زنجیره‌های مارکوف در MCMC
  • 42. شرط اتصال ناپذیری (Irreducibility)
  • 43. شرط بازگشت محدود (Aperiodicity)
  • 44. وجود توزیع پایدار
  • 45. شرط تعادل دقیق (Detailed Balance)
  • 46. الگوریتم‌های MCMC
  • 47. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 48. قانون پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 49. قانون پذیرش (Acceptance Probability)
  • 50. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 51. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 52. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 53. شرایط استفاده از گیبس
  • 54. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 55. پیاده‌سازی گیبس
  • 56. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبس
  • 57. مزایای گیبس
  • 58. معایب گیبس
  • 59. کاربرد MCMC در استنتاج آماری
  • 60. استنتاج بیزی با MCMC
  • 61. نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 62. تخمین مقادیر انتظاری و واریانس‌ها
  • 63. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 64. استنتاج در مدل‌های پیچیده
  • 65. مدل‌های سلسله مراتبی
  • 66. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 67. مدل‌های غیر پارامتری بیزی
  • 68. تحلیل سری‌های زمانی با MCMC
  • 69. مدل‌های حالت-فضا بیزی
  • 70. مدل‌های خودبازگشتی بیزی
  • 71. مدل‌های شرطی خودهمبسته بیزی
  • 72. تحلیل داده‌های اکتشافی با MCMC
  • 73. خوشه‌بندی بیزی
  • 74. مدل‌سازی مخلوط بیزی
  • 75. تحلیل بقا بیزی
  • 76. ارزیابی و تشخیص همگرایی MCMC
  • 77. تشخیص همگرایی
  • 78. معیارهای همگرایی
  • 79. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 80. نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 81. آماره گلمن- روبین (Gelman-Rubin Statistic)
  • 82. آماره شارپ-وینترز (Geweke-Jones Statistic)
  • 83. آماره هِیل-ویت (Heidelberger-Welch Statistic)
  • 84. راهکارهای بهبود همگرایی
  • 85. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 86. استفاده از توابع پیشنهاد بهتر
  • 87. نمونه‌گیری تطبیقی (Adaptive MCMC)
  • 88. مفهوم نمونه‌گیری تطبیقی
  • 89. نیاز به نمونه‌گیری تطبیقی
  • 90. انواع نمونه‌گیری تطبیقی
  • 91. تنظیم خودکار پارامترهای الگوریتم
  • 92. تنظیم خودکار گام یا واریانس تابع پیشنهاد
  • 93. تنظیم خودکار ماتریس کوواریانس تابع پیشنهاد
  • 94. تنظیم خودکار پارامترهای توزیع پیشین
  • 95. روش‌های نمونه‌گیری تطبیقی
  • 96. نمونه‌گیری تطبیقی Metropolis-Hastings
  • 97. تنظیم گام Metropolis-Hastings
  • 98. تنظیم واریانس Metropolis-Hastings
  • 99. تنظیم ماتریس کوواریانس Metropolis-Hastings
  • 100. نمونه‌گیری تطبیقی گیبس

📚 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.