, ,

کتاب کاربرد MCMC در تصمیم‌گیری‌های اقتصادی با عدم قطعیت بیزی

تومان249,950

انتخاب پلن

📚 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 کاربرد MCMC در تصمیم‌گیری‌های اقتصادی با عدم قطعیت بیزی

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

موضوع میانی: علم اقتصاد (Economics)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر عدم قطعیت بیزی
  • 2. مبانی استنتاج بیزی
  • 3. توزیع های پیشین و پسین
  • 4. نظریه بیز
  • 5. کاربرد احتمالات در اقتصاد
  • 6. مفاهیم کلیدی عدم قطعیت در اقتصاد
  • 7. انواع عدم قطعیت (شناخته شده، ناشناخته، ذاتی)
  • 8. مدل های اقتصادی با عدم قطعیت
  • 9. تصمیم گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 10. تابع مطلوبیت
  • 11. ریسک گریزی و ریسک دوستی
  • 12. انتظار مطلوبیت مورد انتظار
  • 13. مفاهیم پایه زنجیره مارکوف
  • 14. فرآیندهای مارکوف
  • 15. فضاهای حالت و انتقال
  • 16. قضیه مارکوف
  • 17. مقدمه ای بر نمونه گیری از زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 18. چرا MCMC؟
  • 19. مزایای MCMC نسبت به روش های تحلیلی
  • 20. کاربرد MCMC در مسائل پیچیده
  • 21. مبانی الگوریتم های MCMC
  • 22. Metropolis-Hastings
  • 23. Gibbs Sampling
  • 24. الگوریتم های نمونه گیری مبتنی بر MCMC
  • 25. Metropolis-Adjusted Langevin Algorithm (MALA)
  • 26. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 27. Slice Sampling
  • 28. معیارهای همگرایی در MCMC
  • 29. تشخیص همگرایی
  • 30. راه اندازی (Burn-in)
  • 31. نمونه های مستقل
  • 32. تکنیک های بهبود همگرایی
  • 33. Thinning
  • 34. Multiple Chains
  • 35. Convergence Diagnostics Tools (Gelman-Rubin, R-hat, Geweke)
  • 36. کاربرد MCMC در مدل های اقتصادی
  • 37. مدل های سری زمانی با عدم قطعیت
  • 38. مدل های اقتصادسنجی بیزی
  • 39. انتخاب مدل با استفاده از MCMC
  • 40. تخمین پارامترها در مدل های پیچیده
  • 41. مدل های اقتصاد کلان بیزی
  • 42. مدل های اقتصاد خرد بیزی
  • 43. مدل های مالی با عدم قطعیت بیزی
  • 44. مدل های ارزش گذاری دارایی
  • 45. مدل های پیش بینی ریسک
  • 46. مدل های مدیریت سبد سهام
  • 47. مدل های اقتصاد رفتاری با عدم قطعیت بیزی
  • 48. مدل سازی ترجیحات ناپایدار
  • 49. مدل سازی باورهای نادرست
  • 50. مدل سازی تصمیمات با محدودیت های شناختی
  • 51. کاربرد MCMC در بهینه سازی اقتصادی
  • 52. بهینه سازی بیزی
  • 53. جستجوی فضای حالت در بهینه سازی
  • 54. کاربرد MCMC در سیاست گذاری اقتصادی
  • 55. ارزیابی سیاست ها در شرایط عدم قطعیت
  • 56. شبیه سازی سناریوهای مختلف
  • 57. تخمین اثرات سیاست گذاری
  • 58. مدیریت ریسک در سازمان ها
  • 59. مدل سازی ریسک اعتباری
  • 60. مدل سازی ریسک عملیاتی
  • 61. مدل سازی ریسک بازار
  • 62. مدل سازی ریسک استراتژیک
  • 63. تصمیم گیری های سرمایه گذاری
  • 64. ارزیابی پروژه های سرمایه گذاری
  • 65. تحلیل حساسیت و سناریو
  • 66. کاربرد MCMC در تجزیه و تحلیل داده های اقتصادی
  • 67. مدل های داده های پنل بیزی
  • 68. مدل های داده های مقطعی بیزی
  • 69. مدل های داده های ترتیبی بیزی
  • 70. مدل های داده های دودویی بیزی
  • 71. مدل های اقتصادسنجی غیرخطی
  • 72. نرم افزارها و کتابخانه های MCMC
  • 73. PyMC3
  • 74. Stan
  • 75. JAGS
  • 76. BUGS
  • 77. R packages (e.g., coda, mcmc, mcmc.list)
  • 78. Python libraries (e.g., scipy.stats, statsmodels)
  • 79. پیاده سازی الگوریتم های MCMC
  • 80. مراحل پیاده سازی Metropolis-Hastings
  • 81. مراحل پیاده سازی Gibbs Sampling
  • 82. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 83. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 84. اعتبارسنجی نتایج MCMC
  • 85. مقایسه با نتایج تحلیلی (در صورت امکان)
  • 86. مقایسه با روش های دیگر
  • 87. تحلیل حساسیت به توزیع پیشین
  • 88. تفسیر نتایج MCMC
  • 89. نمایش گرافیکی توزیع های پسین
  • 90. محاسبه معیارهای خلاصه (میانگین، میانه، واریانس)
  • 91. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 92. ارزیابی عدم قطعیت پارامترها
  • 93. ارزیابی عدم قطعیت پیش بینی ها
  • 94. چالش ها و محدودیت های MCMC
  • 95. هزینه محاسباتی بالا
  • 96. مشکلات همگرایی
  • 97. پیچیدگی پیاده سازی
  • 98. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 99. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 100. نیاز به دانش تخصصی

📚 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 کاربرد MCMC در تصمیم‌گیری‌های اقتصادی با عدم قطعیت بیزی”

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

پیمایش به بالا