کتاب مدل‌های مخلوط زمانی بیزی: مدل‌سازی پویایی با MCMC
, ,

کتاب مدل‌های مخلوط زمانی بیزی: مدل‌سازی پویایی با MCMC

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000028410 دسته: , ,

📚 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 مدل‌های مخلوط زمانی بیزی: مدل‌سازی پویایی با MCMC

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

موضوع میانی: مدل‌های مخلوط (Mixture Models)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر مدل‌های مخلوط زمانی بیزی
  • 2. مفهوم مدل‌های مخلوط
  • 3. مفهوم مدل‌های زمانی
  • 4. ترکیب مدل‌های مخلوط و زمانی
  • 5. مزایای رویکرد بیزی
  • 6. محدودیت‌های رویکرد بیزی
  • 7. معرفی MCMC (Markov Chain Monte Carlo)
  • 8. کاربرد MCMC در مدل‌سازی بیزی
  • 9. مزایای MCMC
  • 10. انواع الگوریتم‌های MCMC (مانند Metropolis-Hastings, Gibbs Sampling)
  • 11. مبانی احتمال بیزی
  • 12. توزیع پیشین (Prior Distribution)
  • 13. توزیع درست‌نمایی (Likelihood Distribution)
  • 14. توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 15. قضیه بیز
  • 16. مدل‌های مخلوط پایه
  • 17. مفهوم اجزاء (Components) در مدل‌های مخلوط
  • 18. توزیع‌های مورد استفاده در اجزاء (گوسی، پواسون، برنولی و غیره)
  • 19. پارامترهای مدل‌های مخلوط (میانگین، واریانس، نسبت)
  • 20. یادگیری پارامترهای مدل‌های مخلوط (ML, MAP)
  • 21. مدل‌های زمانی پایه
  • 22. فرآیندهای تصادفی (Stochastic Processes)
  • 23. ایستایی (Stationarity)
  • 24. خودهمبستگی (Autocorrelation)
  • 25. مدل‌های سری زمانی کلاسیک (AR, MA, ARMA, ARIMA)
  • 26. مدل‌های مخلوط زمانی
  • 27. ترکیب مدل‌های مخلوط با مدل‌های زمانی
  • 28. مدل‌سازی حالت پنهان (Hidden State Modeling)
  • 29. کاربرد مدل‌های مخلوط زمانی در داده‌های پویا
  • 30. مثال‌های کاربردی مدل‌های مخلوط زمانی
  • 31. مدل‌سازی تغییر رژیم (Regime Switching)
  • 32. مدل‌سازی تغییرات ناگهانی (Abrupt Changes)
  • 33. مدل‌سازی تغییرات تدریجی (Gradual Changes)
  • 34. مبانی زنجیره‌های مارکوف
  • 35. حالت‌های زنجیره مارکوف
  • 36. ماتریس انتقال (Transition Matrix)
  • 37. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی زمانی
  • 38. زنجیره‌های مارکوف با حالت‌های پنهان (HMM)
  • 39. مدل‌های مخلوط زمانی مبتنی بر HMM
  • 40. مدل‌سازی پویایی با MCMC
  • 41. نیاز به MCMC برای مدل‌های مخلوط زمانی بیزی
  • 42. فرآیند نمونه‌گیری در MCMC
  • 43. کاهش ابعاد و مشکلات MCMC
  • 44. ارزیابی همگرایی MCMC
  • 45. شاخص‌های ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin, Geweke)
  • 46. پس‌پردازش نتایج MCMC
  • 47. تفسیر نتایج MCMC
  • 48. تخمین پارامترهای پسین
  • 49. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 50. پیش‌بینی با مدل‌های مخلوط زمانی بیزی
  • 51. ارزیابی مدل با معیارهای بیزی
  • 52. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) در زمینه بیزی
  • 53. مدل‌سازی توزیع‌های شرطی
  • 54. مدل‌سازی وابستگی‌های زمانی
  • 55. مدل‌سازی تغییرات در پارامترهای مدل مخلوط
  • 56. مدل‌سازی تغییرات در نسبت اجزاء
  • 57. مدل‌سازی تغییرات در توزیع اجزاء
  • 58. مدل‌سازی تغییرات در واریانس اجزاء
  • 59. مدل‌سازی دینامیک حالت‌های پنهان
  • 60. استفاده از MCMC برای تخمین دینامیک حالت‌های پنهان
  • 61. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 62. افزایش کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 63. استفاده از نرم‌افزارهای تخصصی (Stan, JAGS, PyMC)
  • 64. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 65. نوشتن مدل در Stan
  • 66. اجرای MCMC با Stan
  • 67. تفسیر نتایج Stan
  • 68. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی JAGS
  • 69. نوشتن مدل در JAGS
  • 70. اجرای MCMC با JAGS
  • 71. تفسیر نتایج JAGS
  • 72. مقدمه‌ای بر کتابخانه PyMC
  • 73. نوشتن مدل با PyMC
  • 74. اجرای MCMC با PyMC
  • 75. تفسیر نتایج PyMC
  • 76. مدل‌های مخلوط زمانی بیزی پیچیده‌تر
  • 77. مدل‌های مخلوط زمانی با اثرات تصادفی (Random Effects)
  • 78. مدل‌سازی خوشه‌بندی زمانی (Temporal Clustering)
  • 79. مدل‌سازی سری‌های زمانی چند متغیره با رویکرد مخلوط بیزی
  • 80. مدل‌سازی داده‌های پانل با مدل‌های مخلوط زمانی بیزی
  • 81. مدل‌سازی داده‌های فضایی-زمانی با رویکرد مخلوط بیزی
  • 82. ملاحظات عملی در انتخاب مدل
  • 83. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 84. حساسیت مدل به توزیع پیشین
  • 85. مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 86. مدل‌سازی داده‌های ناقص (Missing Data)
  • 87. کاربرد مدل‌های مخلوط زمانی بیزی در اقتصاد
  • 88. کاربرد در علوم مالی
  • 89. کاربرد در علوم زیستی
  • 90. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 91. کاربرد در مهندسی
  • 92. کاربرد در علوم محیطی
  • 93. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 94. چالش‌ها و راه‌حل‌ها در مدل‌سازی مخلوط زمانی بیزی
  • 95. آینده پژوهش در مدل‌های مخلوط زمانی بیزی
  • 96. جمع‌بندی و نکات کلیدی

📚 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 مدل‌های مخلوط زمانی بیزی: مدل‌سازی پویایی با MCMC”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا