سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های کاهش سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan

کتاب تکنیک‌های کاهش سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan

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 تکنیک‌های کاهش سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر نمونه گیری MCMC
  • 2. مبانی نظری نمونه گیری MCMC
  • 3. چرا MCMC؟
  • 4. کاربرد MCMC در مدل سازی آماری
  • 5. محدودیت های نمونه گیری MCMC
  • 6. سوگیری در نمونه گیری MCMC
  • 7. انواع سوگیری در نمونه گیری MCMC
  • 8. سوگیری در مرحله نمونه گیری
  • 9. سوگیری در مرحله توزیع پسین
  • 10. سوگیری در مرحله مدل سازی
  • 11. سوگیری در داده ها
  • 12. اثرات سوگیری بر نتایج
  • 13. چگونه سوگیری را تشخیص دهیم؟
  • 14. شاخص های همگرایی
  • 15. نمودارهای Trace
  • 16. نمودارهای Autocorrelation
  • 17. مقایسه توزیع های نمونه
  • 18. بررسی توزیع پسین
  • 19. آزمون های آماری برای همگرایی
  • 20. روش های کاهش سوگیری
  • 21. انتخاب زنجیره مناسب
  • 22. طول زنجیره
  • 23. تعداد زنجیره ها
  • 24. پیش فرض های اولیه
  • 25. تنظیم پارامترهای نمونه گیری
  • 26. تنظیم گام (Step Size)
  • 27. تنظیم نسبت پذیرش (Acceptance Rate)
  • 28. تنظیم پارامترهای پیشرفته در Stan
  • 29. استفاده از MCMC های مختلف
  • 30. Metropolis-Hastings
  • 31. Gibbs Sampling
  • 32. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 33. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 34. مقایسه HMC و NUTS
  • 35. انتخاب الگوریتم مناسب برای مدل
  • 36. تنظیمات پیشرفته NUTS
  • 37. تنظیمات پیشرفته HMC
  • 38. موضوعات خاص در Stan
  • 39. مدل های سلسله مراتبی
  • 40. مدل های پیچیده
  • 41. مدل های با ابعاد بالا
  • 42. مدل های با جداشدگی (Separability)
  • 43. مدل های با داده های گمشده
  • 44. مدل های با داده های پرت
  • 45. استفاده از Perturbation Methods
  • 46. استفاده از Importance Sampling
  • 47. استفاده از Resampling Techniques
  • 48. استفاده از Ensemble Methods
  • 49. اعتبارسنجی مدل
  • 50. اعتبارسنجی پسین پیشین (Posterior Predictive Checks)
  • 51. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 52. اعتبارسنجی مبتنی بر داده های جدید
  • 53. اعتبارسنجی مبتنی بر شبیه سازی
  • 54. تکنیک های پیشرفته برای تشخیص و کاهش سوگیری
  • 55. تکنیک های Regularization
  • 56. تکنیک های Shrinkage
  • 57. تکنیک های Ensemble Learning
  • 58. استفاده از priors اطلاعاتی
  • 59. انتخاب priors مناسب
  • 60. تاثیر priors بر همگرایی
  • 61. تکنیک های Regularization در priors
  • 62. تنظیمات خاص برای مدل های پیچیده در Stan
  • 63. استفاده از Transformed Parameters
  • 64. استفاده از Generated Quantities
  • 65. استفاده از Ordered Parameters
  • 66. استفاده از Simplex Parameters
  • 67. استفاده از Correlation Matrices
  • 68. مدیریت چالش های رایج در Stan
  • 69. همگرایی کند
  • 70. Multimodality
  • 71. Poor Mixing
  • 72. Divergences
  • 73. Error Handling در Stan
  • 74. رفع خطاها در Stan
  • 75. تفسیر پیام های خطا
  • 76. بهینه سازی کد Stan
  • 77. نکات کاربردی برای نوشتن کد Stan
  • 78. استفاده از Vectorization
  • 79. استفاده از Array ها
  • 80. استفاده از Functions
  • 81. استفاده از Modules
  • 82. بهینه سازی محاسباتی
  • 83. کاهش زمان نمونه گیری
  • 84. کاهش مصرف حافظه
  • 85. تکنیک های نمونه گیری موازی
  • 86. استفاده از GPU
  • 87. ابزارها و کتابخانه ها
  • 88. Stan Development Team
  • 89. rstan
  • 90. pystan
  • 91. CmdStan
  • 92. Shiny Stan
  • 93. Visualisation Tools
  • 94. R Packages for MCMC
  • 95. Python Libraries for MCMC
  • 96. Case Studies
  • 97. مدل سازی رگرسیون خطی با MCMC
  • 98. مدل سازی رگرسیون لجستیک با MCMC
  • 99. مدل های سری زمانی با MCMC
  • 100. مدل های فضایی با MCMC

📚 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.