سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد MCMC در مدل‌سازی رگرسیونی تعمیم‌یافته

کتاب کاربرد MCMC در مدل‌سازی رگرسیونی تعمیم‌یافته

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد MCMC در مدل‌سازی رگرسیونی تعمیم‌یافته

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

موضوع میانی: استنتاج مبتنی بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی احتمال و آمار برای مدل‌سازی
  • 2. مفاهیم کلیدی در رگرسیون خطی
  • 3. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 4. توزیع‌های آماری رایج در GLM
  • 5. تابع پیوند و اهمیت آن
  • 6. مدل‌های رگرسیونی برای داده‌های شمارشی (Poisson, Negative Binomial)
  • 7. مدل‌های رگرسیونی برای داده‌های باینری (Logistic, Probit)
  • 8. مدل‌های رگرسیونی برای داده‌های دودویی (Binary Regression)
  • 9. مدل‌های رگرسیونی برای داده‌های ترتیبی (Ordinal Regression)
  • 10. مدل‌های رگرسیونی برای داده‌های چندوجهی (Multinomial Regression)
  • 11. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 12. اصول اساسی MCMC
  • 13. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 15. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 16. معیارهای تشخیص همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 17. تشخیص سری‌های طولانی (Autocorrelation)
  • 18. نمونه‌گیری از توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 19. استفاده از MCMC در مدل‌سازی رگرسیونی
  • 20. پیاده‌سازی MCMC برای رگرسیون خطی
  • 21. پیاده‌سازی MCMC برای رگرسیون لجستیک
  • 22. پیاده‌سازی MCMC برای مدل پواسون
  • 23. پیاده‌سازی MCMC برای مدل دوجمله‌ای منفی
  • 24. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های ترتیبی
  • 25. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های چندوجهی
  • 26. مقایسه MCMC با روش‌های تخمین نقطه‌ای (MLE)
  • 27. مزایای MCMC در مدل‌سازی پیچیده
  • 28. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 29. مدل‌های رگرسیونی سلسله مراتبی
  • 30. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 31. مدل‌های مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 32. کاربرد MCMC در مدل‌های مختلط
  • 33. مدل‌های فضایی (Spatial Regression Models)
  • 34. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های فضایی
  • 35. مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
  • 36. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های سری زمانی
  • 37. مدل‌های بقا (Survival Analysis)
  • 38. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های بقا
  • 39. اعتبارسنجی مدل با استفاده از MCMC
  • 40. انتخاب مدل با استفاده از معیارهای بیزی (DIC, WAIC)
  • 41. تجسم نتایج MCMC
  • 42. تفسیر نتایج توزیع پسین
  • 43. برآورد فواصل اطمینان بیزی (Credible Intervals)
  • 44. حساسیت مدل به پیش‌فرض‌ها (Priors)
  • 45. انتخاب پیش‌فرض‌های مناسب (Informative vs. Non-informative)
  • 46. تأثیر پیش‌فرض‌ها بر نتایج
  • 47. مدل‌سازی داده‌های گمشده با MCMC
  • 48. روش‌های impution با استفاده از MCMC
  • 49. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 50. کاربرد MCMC در اقتصاد
  • 51. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 52. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 53. کاربرد MCMC در علوم محیطی
  • 54. کاربرد MCMC در مدل‌سازی ریسک
  • 55. کاربرد MCMC در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 57. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 58. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری برای MCMC (JAGS, Stan, PyMC3)
  • 59. نصب و راه‌اندازی JAGS
  • 60. نوشتن مدل در زبان BUGS/JAGS
  • 61. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 62. نوشتن مدل در زبان Stan (Stan Language)
  • 63. نصب و راه‌اندازی PyMC3
  • 64. نوشتن مدل با PyMC3 در پایتون
  • 65. مثال‌های عملی با JAGS
  • 66. مثال‌های عملی با Stan
  • 67. مثال‌های عملی با PyMC3
  • 68. تکنیک‌های پیشرفته در MCMC
  • 69. روش‌های نمونه‌گیری از اهمیت (Importance Sampling)
  • 70. روش‌های نمونه‌گیری از اهمیت تکراری (Iterated Importance Sampling)
  • 71. روش‌های نمونه‌گیری از اهمیت ترکیبی (Mixture Importance Sampling)
  • 72. روش‌های MCMC با خانواده‌های توزیعی خاص
  • 73. روش‌های MCMC برای مدل‌های آماری پیچیده
  • 74. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 75. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های گرافیکی
  • 76. کاربرد MCMC در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 77. کاربرد MCMC در خوشه‌بندی (Clustering)
  • 78. کاربرد MCMC در طبقه‌بندی (Classification)
  • 79. کاربرد MCMC در مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 80. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های شبکه‌ای
  • 81. کاربرد MCMC در مدل‌سازی علّی (Causal Inference)
  • 82. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی بیزی
  • 83. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های حجیم (Big Data)
  • 84. بهینه‌سازی کد MCMC
  • 85. عیب‌یابی در اجرای MCMC
  • 86. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 87. مقایسه روش‌های مختلف MCMC
  • 88. کاربرد MCMC در ارزیابی عدم قطعیت
  • 89. مدل‌سازی عدم قطعیت در پارامترها
  • 90. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 91. کاربرد MCMC در طراحی آزمایش‌ها
  • 92. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های پرسشنامه‌ای
  • 93. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های مشاهداتی
  • 94. کاربرد MCMC در مدل‌سازی پویایی سیستم‌ها
  • 95. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های زیستی مولکولی
  • 96. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 97. کاربرد MCMC در مدل‌سازی پیش‌بینی بازار
  • 98. کاربرد MCMC در مدل‌سازی پرتفوی
  • 99. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی پرتفوی
  • 100. کاربرد MCMC در مدل‌سازی ریسک اعتباری

📚 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.