سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع شاخص R-hat برای ارزیابی MCMC

کتاب راهنمای جامع شاخص R-hat برای ارزیابی MCMC

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 راهنمای جامع شاخص R-hat برای ارزیابی MCMC

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

موضوع میانی: R-hat

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر روش های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 2. مفهوم نمونه گیری و تخمین
  • 3. ضرورت ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 4. معرفی شاخص R-hat
  • 5. مبانی آماری شاخص R-hat
  • 6. محاسبه واریانس درون زنجیره ای
  • 7. محاسبه واریانس بین زنجیره ای
  • 8. فرمول کلی شاخص R-hat
  • 9. تفسیر مقادیر R-hat (همگرایی)
  • 10. تفسیر مقادیر R-hat (عدم همگرایی)
  • 11. شاخص R-hat اصلاح شده (Split R-hat)
  • 12. تفاوت R-hat و Split R-hat
  • 13. محدودیت های شاخص R-hat
  • 14. شاخص های دیگر ارزیابی همگرایی
  • 15. مقایسه R-hat با G-hat
  • 16. مقایسه R-hat با Effective Sample Size (ESS)
  • 17. کاربرد R-hat در مدل های بیزی
  • 18. مدل های خطی تعمیم یافته و MCMC
  • 19. مدل های سلسله مراتبی و MCMC
  • 20. مدل های شبکه و MCMC
  • 21. پیاده سازی R-hat با نرم افزار R
  • 22. تابع `gelman.diag` در بسته `coda`
  • 23. پیاده سازی R-hat با نرم افزار Python
  • 24. بسته `arviz` برای ارزیابی MCMC
  • 25. مثال عملی محاسبه R-hat برای یک مدل ساده
  • 26. تحلیل نتایج R-hat در مثال عملی
  • 27. تنظیم پارامترهای MCMC بر اساس R-hat
  • 28. افزایش تعداد تکرارها برای بهبود همگرایی
  • 29. تغییر مقدار اولیه زنجیره ها
  • 30. استفاده از روش های نمونه گیری بهتر
  • 31. پیاده سازی MCMC با الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 32. پیاده سازی MCMC با الگوریتم Gibbs Sampling
  • 33. پیاده سازی MCMC با الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 34. پیاده سازی MCMC با الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 35. تأثیر طول زنجیره بر R-hat
  • 36. تأثیر تعداد زنجیره ها بر R-hat
  • 37. ارزیابی همگرایی برای توزیع های پیچیده
  • 38. همگرایی توزیع های حاشیه ای
  • 39. همگرایی توزیع های مشترک
  • 40. همگرایی برای پارامترهای مدل
  • 41. همگرایی برای متغیرهای پنهان
  • 42. تشخیص مشکلات همگرایی با نمودارها
  • 43. نمودار trace plot و تفسیر آن
  • 44. نمودار autocorrelation plot
  • 45. نمودار density plot
  • 46. نمودار pair plot برای ارزیابی همگرایی
  • 47. ارزیابی همگرایی در حضور مقادیر پرت
  • 48. راهکارهایی برای مواجهه با عدم همگرایی
  • 49. استفاده از روش های پیشین قوی تر
  • 50. تغییر ساختار مدل
  • 51. استفاده از روش های MCMC پیشرفته تر
  • 52. ارزیابی حساسیت به مقادیر اولیه
  • 53. ارزیابی حساسیت به تعداد تکرارها
  • 54. ارزیابی حساسیت به توزیع پیشین
  • 55. کاربرد R-hat در شبیه سازی های مونت کارلو
  • 56. تأیید درستی پیاده سازی مدل
  • 57. ارزیابی کیفیت نتایج MCMC
  • 58. تأثیر R-hat بر استنتاج آماری
  • 59. انتخاب مدل با استفاده از معیارهای اطلاعاتی
  • 60. مقایسه مدل ها بر اساس شاخص های همگرایی
  • 61. نکات عملی در استفاده از R-hat
  • 62. اشتباهات رایج در تفسیر R-hat
  • 63. اهمیت درک مبانی آماری R-hat
  • 64. کاربرد R-hat در حوزه های مختلف علمی
  • 65. علوم پزشکی و تحقیقات بالینی
  • 66. علوم اجتماعی و اقتصاد سنجی
  • 67. فیزیک و مهندسی
  • 68. علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین
  • 69. مقدمه ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 70. شبکه های عصبی بیزی
  • 71. مدل های گرافیکی احتمالی
  • 72. کاربرد MCMC در بهینه سازی بیزی
  • 73. ارزیابی مدل های یادگیری ماشین با MCMC
  • 74. مبانی نظری مدل های آماری
  • 75. توزیع های احتمال گسسته
  • 76. توزیع های احتمال پیوسته
  • 77. قضیه بیز و استنتاج بیزی
  • 78. روش های تخمین پارامتر
  • 79. روش های بیشینه درست نمایی
  • 80. روش های حداقل مربعات
  • 81. مبانی نظری مدل های پیشرفته تر
  • 82. مدل های خطی تعمیم یافته (GLM)
  • 83. مدل های ناپارامتری
  • 84. مدل های زمانی (Time Series)
  • 85. مقدمه ای بر نرم افزار آماری
  • 86. مبانی کار با داده ها در R
  • 87. مبانی کار با داده ها در Python
  • 88. مقدمه ای بر نرم افزارهای MCMC
  • 89. بسته Bayesian inference در R
  • 90. بسته PyMC3 در Python
  • 91. مدل سازی در Stan
  • 92. ارزیابی نتایج مدل های بیزی
  • 93. گزارش دهی نتایج MCMC
  • 94. ارائه نتایج به صورت علمی و مستند
  • 95. اهمیت مستندسازی فرآیند MCMC
  • 96. نتیجه گیری کلی از ارزیابی همگرایی

📚 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.