کتاب کاربرد عملی MCMC در فهم روابط علی
, ,

کتاب کاربرد عملی MCMC در فهم روابط علی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000029908 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 کاربرد عملی MCMC در فهم روابط علی

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

موضوع میانی: کاربرد MCMC در استنتاج علّی (Causal Inference)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی MCMC
  • 2. مقدمه ای بر MCMC
  • 3. چرا MCMC؟
  • 4. نیاز به شبیه سازی در آمار
  • 5. محدودیت های روش های تحلیلی
  • 6. مفاهیم احتمالات و آمار
  • 7. متغیرهای تصادفی
  • 8. توزیع های احتمالی
  • 9. توزیع های پیشین و پسین
  • 10. قضیه بیز
  • 11. توابع چگالی احتمال
  • 12. توابع احتمال تجمعی
  • 13. امید ریاضی و واریانس
  • 14. روش های نمونه برداری
  • 15. روش نمونه برداری مستقیم
  • 16. روش مونت کارلو
  • 17. محدودیت های نمونه برداری مستقیم
  • 18. معرفی زنجیره مارکوف
  • 19. زنجیره مارکوف چیست؟
  • 20. حالت ها و انتقال ها
  • 21. ماتریس انتقال
  • 22. توزیع پایدار
  • 23. مفهوم همگرایی در زنجیره مارکوف
  • 24. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 25. مقدمه ای بر MH
  • 26. تابع پیشنهاد
  • 27. تابع نسبت پذیرش
  • 28. الگوریتم MH گام به گام
  • 29. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 30. تنظیم پارامترهای MH
  • 31. مثال های ساده MH
  • 32. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 33. مقدمه ای بر Gibbs
  • 34. نمونه برداری شرطی
  • 35. الگوریتم Gibbs گام به گام
  • 36. توزیع های شرطی کامل
  • 37. مقایسه MH و Gibbs
  • 38. چه زمانی از Gibbs استفاده کنیم؟
  • 39. چه زمانی از MH استفاده کنیم؟
  • 40. پیاده سازی MCMC
  • 41. انتخاب زبان برنامه نویسی
  • 42. کتابخانه های MCMC
  • 43. مثال های پیاده سازی MH
  • 44. مثال های پیاده سازی Gibbs
  • 45. اشکال زدایی کد MCMC
  • 46. تنظیمات اولیه
  • 47. تنظیمات پارامترها
  • 48. بررسی همگرایی
  • 49. روش های تشخیص همگرایی
  • 50. نمودارهای زمان سری
  • 51. توابع خودهمبستگی
  • 52. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 53. چند زنجیره
  • 54. شروع های مختلف
  • 55. بررسی اتلاف (Burn-in)
  • 56. حذف اتلاف
  • 57. تأثیر اتلاف بر نتایج
  • 58. ارزیابی کیفیت نمونه ها
  • 59. توزیع های پسین تخمینی
  • 60. نمودار هیستوگرام
  • 61. نمودار چگالی
  • 62. میانگین پسین
  • 63. میانه پسین
  • 64. مد پسین
  • 65. واریانس پسین
  • 66. فواصل اطمینان پسین
  • 67. بندهای اطمینان
  • 68. بندهای پیش بینی
  • 69. کاربرد MCMC در استنباط علی
  • 70. مقدمه ای بر روابط علی
  • 71. علت و معلول
  • 72. مدل های علی
  • 73. نمودارهای علی (DAGs)
  • 74. مفهوم مداخله (Intervention)
  • 75. مفهوم ضدواقعی (Counterfactual)
  • 76. مدل های علی بیزی
  • 77. استفاده از MCMC برای تخمین مدل های علی
  • 78. مدل های خطی با روابط علی
  • 79. مدل های غیرخطی با روابط علی
  • 80. مدل های ساختاری علی
  • 81. استفاده از MCMC در تخمین پارامترهای مدل های علی
  • 82. استفاده از MCMC در استنتاج علی از داده های مشاهده ای
  • 83. استفاده از MCMC در استنتاج علی از داده های آزمایشی
  • 84. استنتاج علی با وجود عوامل مخدوش کننده (Confounders)
  • 85. استفاده از MCMC برای کنترل عوامل مخدوش کننده
  • 86. مدل سازی روابط علی پیچیده
  • 87. مدل های علی سلسله مراتبی
  • 88. مدل های علی با اثرات متقابل
  • 89. مدل های علی با وابستگی زمانی
  • 90. استفاده از MCMC برای مقایسه مدل های علی
  • 91. معیارهای انتخاب مدل
  • 92. معیار بیزین فاکتور (Bayes Factor)
  • 93. معیار اطلاعات آکائیکه (AIC)
  • 94. معیار اطلاعات بیزین (BIC)
  • 95. استفاده از MCMC برای پیش بینی علی
  • 96. پیش بینی نتایج تحت مداخلات مختلف
  • 97. محاسبه عدم قطعیت در پیش بینی های علی
  • 98. کاربرد MCMC در زمینه های خاص
  • 99. کاربرد در علوم پزشکی و زیست شناسی
  • 100. کاربرد در علوم اجتماعی

📚 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 عملی MCMC در فهم روابط علی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا