کتاب مدل‌سازی در شرایط داده‌های ناقص با Stan
, ,

کتاب مدل‌سازی در شرایط داده‌های ناقص با Stan

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000027926 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 مدل‌سازی در شرایط داده‌های ناقص با Stan

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

موضوع میانی: Stan

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر مدل‌سازی بیزی
  • 2. مقدمه بر Stan
  • 3. چرا Stan؟
  • 4. مبانی مدل‌سازی آماری
  • 5. مبانی احتمال
  • 6. مبانی استنباط بیزی
  • 7. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی بیزی (احتمال پیشین، احتمال درست‌نمایی، احتمال پسین)
  • 8. مشکل داده‌های ناقص
  • 9. انواع داده‌های ناقص (MCAR, MAR, MNAR)
  • 10. چالش‌های مدل‌سازی با داده‌های ناقص
  • 11. راهکارهای کلی برای داده‌های ناقص
  • 12. مدل‌سازی بیزی به عنوان راه حل
  • 13. مقدمه بر زبان مدل‌سازی Stan
  • 14. سینتکس پایه Stan
  • 15. ساختار بلوک‌های Stan (data, parameters, transformed data, transformed parameters, model, generated quantities)
  • 16. مثال‌های ساده مدل‌سازی در Stan
  • 17. نصب Stan و ابزارهای مرتبط (RStan, PyStan)
  • 18. مقدمه بر مفاهیم مدل‌سازی آماری پیشرفته
  • 19. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 20. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 21. مدل‌های خطی مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 22. مقدمه بر مفاهیم داده‌های ناقص در مدل‌سازی بیزی
  • 23. روش‌های اولیه برخورد با داده‌های ناقص (حذف، جایگزینی میانگین)
  • 24. محدودیت‌های روش‌های اولیه
  • 25. روش‌های پیشرفته در مدل‌سازی بیزی برای داده‌های ناقص
  • 26. نظریه استنباط بیزی برای داده‌های ناقص
  • 27. مفهوم "مدل کامل" (Complete Data Model)
  • 28. مفهوم "مدل ناقص" (Observed Data Model)
  • 29. استنتاج با داده‌های ناقص: رویکردهای کلی
  • 30. جایگزینی چندگانه (Multiple Imputation)
  • 31. جایگزینی چندگانه بیزی (Bayesian Multiple Imputation)
  • 32. پیاده‌سازی جایگزینی چندگانه در Stan
  • 33. مدل‌سازی مستقیم داده‌های ناقص در Stan
  • 34. مدل‌سازی احتمالاتی برای داده‌های ناقص
  • 35. مدل‌سازی عدم قطعیت در داده‌های ناقص
  • 36. استفاده از متغیرهای پنهان (Latent Variables) برای داده‌های ناقص
  • 37. مدل‌سازی پارامترهای مربوط به احتمال ناقص بودن داده‌ها
  • 38. مدل‌سازی MNAR (Missing Not At Random)
  • 39. چالش‌های مدل‌سازی MNAR
  • 40. تکنیک‌های مدل‌سازی MNAR در Stan
  • 41. نظریه مدل‌سازی MNAR
  • 42. مدل‌های عامل پنهان (Latent Factor Models) برای داده‌های ناقص
  • 43. مدل‌های مبتنی بر توزیع‌های خاص برای داده‌های ناقص
  • 44. مدل‌سازی داده‌های گمشده در متغیرهای مستقل
  • 45. مدل‌سازی داده‌های گمشده در متغیر وابسته
  • 46. مدل‌سازی داده‌های گمشده در متغیرهای میانجی (Mediators)
  • 47. مدل‌سازی داده‌های گمشده در متغیرهای تعدیل‌کننده (Moderators)
  • 48. مدل‌سازی داده‌های گمشده در سری‌های زمانی
  • 49. مدل‌سازی داده‌های گمشده در داده‌های پنلی
  • 50. مدل‌سازی داده‌های گمشده در داده‌های فضایی
  • 51. کاربرد مدل‌سازی بیزی برای داده‌های ناقص در حوزه‌های مختلف
  • 52. کاربرد در علوم پزشکی و بهداشت
  • 53. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 54. کاربرد در اقتصاد
  • 55. کاربرد در علوم محیطی
  • 56. کاربرد در مهندسی
  • 57. روش‌های ارزیابی مدل‌های بیزی برای داده‌های ناقص
  • 58. معیارهای ارزیابی مدل
  • 59. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 60. تست‌های تشخیصی (Diagnostic Tests)
  • 61. بررسی همگرایی زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 62. بررسی کیفیت نمونه‌برداری
  • 63. بررسی برازش مدل (Model Fit)
  • 64. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی با داده‌های ناقص
  • 65. ارائه نتایج تخمین پارامترها
  • 66. ارائه عدم قطعیت در تخمین‌ها
  • 67. ارائه پیش‌بینی‌ها
  • 68. ارائه پیش‌بینی‌های با در نظر گرفتن داده‌های ناقص
  • 69. نکات پیشرفته در کدنویسی Stan برای داده‌های ناقص
  • 70. بهینه‌سازی کد Stan
  • 71. استفاده از توابع و ماژول‌ها
  • 72. مدیریت خطاهای رایج در Stan
  • 73. عیب‌یابی مدل‌های Stan
  • 74. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های Stan
  • 75. مدل‌سازی داده‌های ناقص در عمل: مطالعات موردی
  • 76. مطالعه موردی 1: داده‌های پزشکی با مقادیر گمشده
  • 77. مطالعه موردی 2: داده‌های نظرسنجی با پاسخ‌های ناقص
  • 78. مطالعه موردی 3: داده‌های مالی با مقادیر نامشخص
  • 79. مطالعه موردی 4: داده‌های علمی با اندازه‌گیری‌های ناکامل
  • 80. ملاحظات عملی در جمع‌آوری داده‌ها برای کاهش مشکلات داده‌های ناقص
  • 81. طراحی پرسشنامه و ابزار اندازه‌گیری
  • 82. روش‌های کاهش خطای اندازه‌گیری
  • 83. استراتژی‌های تشویق به پاسخگویی
  • 84. مدل‌سازی بیزی و داده‌های ناقص: مرزهای دانش
  • 85. روش‌های نوین در مدل‌سازی داده‌های ناقص
  • 86. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مدل‌سازی داده‌های ناقص
  • 87. یادگیری عمیق (Deep Learning) برای جایگزینی داده‌های ناقص
  • 88. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای مدیریت داده‌های ناقص
  • 89. مدل‌سازی داده‌های ناقص با استفاده از شبکه‌های عصبی بیزی
  • 90. ارتباط مدل‌سازی بیزی با روش‌های آماری کلاسیک برای داده‌های ناقص
  • 91. مقایسه رویکردهای بیزی و فریکونتیست برای داده‌های ناقص
  • 92. مزایا و معایب رویکرد بیزی در مواجهه با داده‌های ناقص
  • 93. آینده مدل‌سازی بیزی در شرایط داده‌های ناقص
  • 94. نکات مهم برای یادگیری بیشتر
  • 95. منابع برای مطالعه بیشتر
  • 96. کتاب‌های مرجع
  • 97. مقالات علمی کلیدی
  • 98. دوره‌های آموزشی آنلاین
  • 99. انجمن‌های تخصصی و گروه‌های کاربری
  • 100. پروژه‌های عملی برای تمرین

📚 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 مدل‌سازی در شرایط داده‌های ناقص با Stan”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا